MiniMax: MiniMax M1

MiniMax-M1 是一款尖端的开源推理模型，专为扩展上下文和高效推理而设计，具有卓越的性能。它采用混合专家 (MoE) 架构，并结合定制的“闪电注意力”机制，使其能够处理长达 100 万个 token 的序列，同时保持具有竞争力的 FLOP 效率。该变体拥有 4560 亿个总参数和每个 token 459 亿个活动参数，专门针对复杂的、多步骤的推理任务进行了优化。 通过定制的强化学习管道 (CISPO) 进行训练，M1 在长上下文理解、软件工程、代理工具使用和数学推理方面表现出卓越的能力。基准测试持续显示其在 FullStackBench、SWE-bench、MATH、GPQA 和 TAU-Bench 上的强大性能，通常优于 DeepSeek R1 和 Qwen3-235B 等其他开源模型。它支持函数和流式传输，使其适用于各种应用。凭借 1000K token 的上下文窗口和 4K token 的最大输出，它提供了广泛的处理能力。PRO 访问的定价具有竞争力，为每 1M token（输入/输出）0.40 美元/2.20 美元。