MiniMax-M1 - Open-Source-Inferenzmodell von MiniMax

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MiniMax-M1是什么

MiniMax-M1 是 MiniMax 团队推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（Lightning Attention）相结合，总参数量达 4560 亿。模型支持 100 万 Token 的长上下文输入和 8 万 token 的输出，适合处理长文档和复杂推理任务。模型提供 40K 和 80K 两种推理预算版本，优化计算资源，降低推理成本。MiniMax-M1在软件工程、长上下文理解和工具使用等任务中表现出色，超越多个开源模型。模型高效的计算能力和强大的推理能力使其成为下一代语言模型代理的强大基础。

MiniMax-M1的主要功能

lange Kontextverarbeitung：支持长达100万token的输入和8万token的输出，能高效处理长文档、长篇报告、学术论文等长文本内容，适合复杂的推理任务。
Effizientes Reasoning：提供40K和80K两种推理预算版本，优化计算资源分配，降低推理成本，保持高性能。
多领域任务优化：在数学推理、软件工程、长上下文理解和工具使用等任务中表现出色。
Funktionsaufruf：支持结构化功能调用，能识别、输出外部函数调用参数，便于与外部工具进行交互，提升自动化和工作效率。

MiniMax-M1的性能表现

软件工程任务：在SWE-bench基准测试中，MiniMax-M1-40k和MiniMax-M1-80k分别取得55.6%和56.0%的成绩，略逊于DeepSeek-R1-0528的57.6%，显著超越其他开源模型。
长上下文理解任务：依托百万级上下文窗口，MiniMax-M1在长上下文理解任务中表现卓越，全面超越所有开源模型，甚至超越OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅次于Gemini 2.5 Pro。
工具使用场景：在TAU-bench测试中，MiniMax-M1-40k领跑所有开源模型，战胜Gemini-2.5 Pro。

MiniMax-M1的官网地址

GitHub-Repository::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
HuggingFace-Modellbibliothek::https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1
Technische Papiere::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf

如何使用MiniMax-M1

API-Aufrufe::
- Besuchen Sie die offizielle Website：访问 MiniMax Offizielle Website，注册并登录账号。
- Abrufen des API-Schlüssels：在个人中心或开发者页面中申请 API 密钥。
- Verwendung der API：根据官方提供的 API 文档，基于 HTTP 请求调用模型。例如，用 Python 的 requests 库发送请求：

import requests

url = "https://api.minimax.cn/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "MiniMax-M1",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "请生成一段关于人工智能的介绍。"}
    ]
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Hugging Face 使用::
- Installieren der Hugging Face Library：确保已安装 transformers 和 torch 等依赖库。

pip install transformers torch

- Modelle laden：从 Hugging Face Hub 加载 MiniMax-M1 模型。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "MiniMaxAI/MiniMax-M1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "请生成一段关于人工智能的介绍。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

MiniMax APP 或 Web 端使用::
- 访问 Web 端：登录 MiniMax Web 端，在页面上输入问题或任务，模型直接生成回答。
- 下载 APP：在手机上下载 MiniMax APP，用类似的操作进行交互。

MiniMax-M1的产品定价

API 调用推理成本定价::
- 0-32k 输入长度::
  - 输入成本：0.8元/百万 token。
  - 输出成本：8元/百万 token。
- 32k-128k 输入长度::
  - 输入成本：1.2元/百万 token。
  - 输出成本：16元/百万 token。
- 128k-1M 输入长度::
  - 输入成本：2.4元/百万 token。
  - 输出成本：24元/百万 token。
APP 和 Web 端::
- Kostenlose Nutzung：MiniMax APP 和 Web 端提供不限量免费使用，适合普通用户和非技术背景的用户。

MiniMax-M1的核心优势

Fähigkeit zur Verarbeitung langer Kontexte：支持长达100万token的输入和8万token的输出，适合处理长文档和复杂推理任务。
Effiziente Inferenzleistung：提供40K和80K两种推理预算版本，结合闪电注意力机制，优化计算资源，降低推理成本。
多领域任务优化：在软件工程、长上下文理解、数学推理和工具使用等任务中表现出色，适应多样化应用场景。
先进技术架构：基于混合专家架构（MoE）和大规模强化学习（RL）训练，提升计算效率和模型性能。
hohes Qualitäts-Preis-Verhältnis：性能接近国际领先模型，同时提供灵活的定价策略，APP和Web端免费使用，降低使用门槛。