MiniMax: MiniMax M1

MiniMax-M1 es un modelo de razonamiento de código abierto de vanguardia, diseñado para un rendimiento excepcional con contextos extendidos y una inferencia altamente eficiente. Emplea una arquitectura híbrida Mixture-of-Experts (MoE) combinada con un mecanismo de "atención relámpago" personalizado, lo que le permite procesar secuencias de hasta 1 millón de tokens manteniendo una eficiencia FLOP competitiva. Con 456 mil millones de parámetros totales y 45.9 mil millones activos por token, esta variante está específicamente optimizada para tareas de razonamiento complejas y de varios pasos. Entrenado a través de una tubería de aprendizaje por refuerzo personalizada (CISPO), M1 demuestra capacidades superiores en la comprensión de contexto largo, ingeniería de software, uso de herramientas agenticas y razonamiento matemático. Los puntos de referencia muestran un rendimiento sólido en FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA y TAU-Bench, superando a menudo a otros modelos abiertos como DeepSeek R1 y Qwen3-235B. Admite funciones y streaming, lo que lo hace versátil para diversas aplicaciones. Con una ventana de contexto de 1000K tokens y una salida máxima de 4K tokens, ofrece una amplia capacidad de procesamiento. El precio es competitivo a $0.40/2.20 por 1M de tokens (entrada/salida) para acceso PRO.