MiniMax: MiniMax M1

MiniMax-M1 — это передовая открытая модель для рассуждений, разработанная для исключительной производительности с расширенными контекстами и высокоэффективным выводом. Она использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) в сочетании с настраиваемым механизмом «lightning attention», что позволяет ей обрабатывать последовательности до 1 миллиона токенов, сохраняя при этом конкурентоспособную эффективность FLOP. С 456 миллиардами общих параметров и 45,9 миллиардами активных на токен, этот вариант специально оптимизирован для сложных, многоэтапных задач рассуждений. Обученная с использованием настраиваемого конвейера обучения с подкреплением (CISPO), M1 демонстрирует превосходные возможности в понимании длинного контекста, разработке программного обеспечения, использовании агентных инструментов и математических рассуждениях. Бенчмарки постоянно показывают высокую производительность в FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA и TAU-Bench, часто превосходя другие открытые модели, такие как DeepSeek R1 и Qwen3-235B. Модель поддерживает функции и потоковую передачу, что делает ее универсальной для различных приложений. С окном контекста в 1000K токенов и максимальным выходом в 4K токенов, она предлагает обширную вычислительную мощность. Ценообразование конкурентоспособно: $0.40/2.20 за 1M токенов (вход/выход) для PRO доступа.