MiniMax-M1 - MiniMaxのオープンソース推論モデル

9.1K 00

MiniMax-M1とは

MiniMax-M1はMiniMaxチームによるオープンソースの推論モデルで、Mixed Expert Architecture（MoE）とLightning Attentionメカニズムの組み合わせに基づいており、総パラメータ数は4560億。このモデルは100万トークン MiniMax-M1は長いコンテキストの入力と80,000トークンの出力を持ち、長い文書や複雑な推論タスクに適しています。miniMax-M1は、ソフトウェアエンジニアリング、長いコンテキストの理解、ツールの使用などのタスクにおいて、いくつかのオープンソースモデルを凌駕しています。このモデルの効率的な計算能力とロバストな推論能力により、次世代の言語モデリングエージェントの強力な基盤となります。

MiniMax-M1の主な特長

ロングコンテクスト処理最大100万トークンの入力と8万トークンの出力をサポートし、長い文書、長いレポート、学術論文、その他の長いテキストコンテンツを効率的に処理することができ、複雑な推論タスクに適しています。
効率的な推論計算リソースの割り当てを最適化し、推論コストを削減し、高いパフォーマンスを維持するために、40Kと80Kの2種類の推論バジェットを提供。
多分野にわたるタスクの最適化数学的推論、ソフトウェア工学、長い文脈の理解、ツールの使用などのタスクに優れています。
関数呼び出し構造化された関数呼び出しをサポートし、外部関数呼び出しパラメータを識別して出力することができます。

ミニマックス-M1の性能

ソフトウェア・エンジニアリング業務SWE-benchベンチマークでは、MiniMax-M1-40kが55.6%、MiniMax-M1-80kが56.0%を達成し、DeepSeek-R1-0528の57.6%にわずかに及ばず、他のオープンソースモデルを大きく上回りました。
長い文脈理解課題MiniMax-M1は、何百万ものコンテキストウィンドウに依存しており、長時間のコンテキスト理解タスクにおいて、すべてのオープンソースモデルを凌駕し、OpenAI o3やClaude 4 Opusを上回り、Gemini 2.5 Proに次いで世界第2位となりました。
ツール使用シナリオTAUベンチテストでは、MiniMax-M1-40kがGemini-2.5 Proを上回り、すべてのオープンソースモデルをリードしました。

MiniMax-M1の公式ホームページアドレス

GitHubリポジトリ::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
HuggingFaceモデルライブラリ::https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1
技術論文::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf

MiniMax-M1の使い方

APIコール::
- 公式ウェブサイトを見るミニマックスへ公式サイトアカウントに登録し、ログインしてください。
- APIキーの取得パーソナルセンターまたはデベロッパーページでAPIキーをリクエストしてください。
- APIの使用公式のAPIドキュメントに従って、HTTPリクエストに基づいてモデルを呼び出します。例えば、Pythonのrequestsライブラリを使ってリクエストを送信します：

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())

ハグする顔の使い方::
- ハギング・フェイス・ライブラリのインストールトランスフォーマーやトーチなどの依存関係がインストールされていることを確認する。

pip install transformers torch

- 積載モデルHugging Face HubからMiniMax-M1モデルをロードします。

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))

ミニマックスアプリまたはウェブで使用::
- ウェブへのアクセスMiniMax Webサイトにログインし、ページ上で質問やタスクを入力すると、モデルが直接答えを生成します。
- アプリをダウンロード携帯電話にMiniMax APPをダウンロードし、同様の操作を行ってください。

MiniMax-M1の製品価格

APIコールの推論コスト価格::
- 0-32k 入力長::
  - 投入コスト0.8ドル/100万トークン。
  - 出力コストトークンは8ドル/ミリオン。
- 32k-128k 入力長::
  - 投入コストトークン120万ドル
  - 出力コスト100万トークンあたり16ドル。
- 128k-1M 入力長::
  - 投入コストトークン：240ドル／ミリオン
  - 出力コスト100万トークンあたり24ドル。
APPとウェブ::
- 利用無料MiniMax APPとウェブは無制限の無料アクセスを提供し、一般ユーザーや技術的背景を持たないユーザーに適しています。

MiniMax-M1コアの利点

ロングコンテクスト処理能力最大100万トークンの入力と最大8万トークンの出力をサポートしており、長い文書や複雑な推論タスクの処理に適している。
効率的な推論パフォーマンス計算資源を最適化し、推論コストを削減するために、40Kと80Kの2つの推論バジェットバージョンを、ライトニングアテンションメカニズムと組み合わせて提供する。
多分野にわたるタスクの最適化ソフトウェア・エンジニアリング、長い文脈の理解、数学的推論、ツールの使用など、多様なアプリケーション・シナリオに適応する能力に優れています。
先進技術アーキテクチャハイブリッドエキスパートアーキテクチャ(MoE)と大規模強化学習(RL)トレーニングに基づき、計算効率とモデル性能を向上。
高品質・低価格柔軟な価格戦略を提供し、APPとウェブへの無料アクセスを提供することで、利用への障壁を低くしている。

MiniMax-M1の対象者

開発者ソフトウェア開発者は、コード生成、コード構造の最適化、プログラムのデバッグ、コードドキュメントの自動生成などを効率的に行うことができます。
研究者・学者長い学術論文を処理し、文献レビューや複雑なデータ分析を行い、モデルを使ってアイデアを素早く整理し、報告書を作成し、調査結果を要約する。
コンテンツクリエーターMiniMax-M1は、長編コンテンツの作成に必要な人たちが、アイデアを出したり、ストーリーのアウトラインを書いたり、テキストを修正したり、長編小説を作成したりする際に使用します。
学童明確な解決策を提供し、執筆をサポートする。
ビジネスユーザー企業は、インテリジェント・カスタマー・サービス、データ分析ツール、ビジネス・プロセス・オートメーションなどの自動化ソリューションにそれらを統合する。