MiniMax-M1 - MiniMax의 오픈 소스 추론 모델

미니맥스-M1이란?

MiniMax-M1은 총 4,560억 개의 파라미터가 있는 혼합 전문가 아키텍처(MoE)와 라이트닝 어텐션 메커니즘의 조합을 기반으로 하는 MiniMax 팀의 오픈 소스 추론 모델입니다. 이 모델은 1백만 토큰 MiniMax-M1은 긴 컨텍스트 입력과 80,000개의 토큰 출력을 지원하므로 긴 문서와 복잡한 추론 작업에 적합합니다. 이 모델은 계산 리소스를 최적화하고 추론 비용을 절감하기 위해 40만 및 80만 추론 예산 버전으로 제공됩니다. 미니맥스-M1은 소프트웨어 엔지니어링, 긴 문맥 이해, 도구 사용과 같은 작업에서 여러 오픈 소스 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 모델의 효율적인 계산 능력과 강력한 추론 기능은 차세대 언어 모델링 에이전트를 위한 강력한 기반이 됩니다.

MiniMax-M1의 주요 기능

긴 컨텍스트 처리최대 100만 토큰의 입력과 8만 토큰의 출력을 지원하며, 긴 문서, 긴 보고서, 학술 논문 등 긴 텍스트 콘텐츠를 효율적으로 처리할 수 있어 복잡한 추론 작업에 적합합니다.
효율적인 추론컴퓨팅 리소스 할당을 최적화하고 추론 비용을 줄이며 고성능을 유지하기 위해 40K와 80K의 두 가지 추론 예산 버전을 제공합니다.
다분야 작업 최적화수학적 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 긴 맥락 이해 및 도구 사용과 같은 작업에 탁월합니다.
함수 호출구조화된 함수 호출 지원, 외부 함수 호출 매개변수 식별 및 출력 가능, 외부 도구와 쉽게 상호 작용하여 자동화 및 업무 효율성 향상.

MiniMax-M1 성능

소프트웨어 엔지니어링 작업미니맥스-M1-40k와 미니맥스-M1-80k는 SWE 벤치마크에서 각각 55.61 TP3T와 56.01 TP3T를 기록해 딥시크-R1-0528의 57.61 TP3T보다 약간 떨어지고 다른 오픈소스 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다.
문맥에 맞는 긴 이해력 과제수백만 개의 컨텍스트 창을 활용하는 MiniMax-M1은 긴 컨텍스트 이해 작업에서 탁월한 성능을 발휘하여 모든 오픈 소스 모델을 전반적으로 능가하며, 심지어 OpenAI o3 및 Claude 4 Opus를 능가하고 Gemini 2.5 Pro에 이어 세계 2위를 차지했습니다.
도구 사용 시나리오TAU 벤치 테스트에서 MiniMax-M1-40k는 모든 오픈 소스 모델에서 선두를 차지하며 Gemini-2.5 Pro를 제쳤습니다.

MiniMax-M1의 공식 웹사이트 주소

GitHub 리포지토리::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
허깅페이스 모델 라이브러리::https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1
기술 문서::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf

MiniMax-M1 사용 방법

API 호출::
- 공식 웹사이트 방문하기미니맥스 방문하기 공식 웹사이트를 클릭하고 계정에 등록한 후 로그인합니다.
- API 키 가져오기개인 센터 또는 개발자 페이지에서 API 키를 요청하세요.
- API 사용공식 API 문서에 따라 HTTP 요청을 기반으로 모델을 호출합니다. 예를 들어 Python의 요청 라이브러리를 사용하여 요청을 보냅니다:

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())

포옹하는 얼굴 사용::
- 허깅 페이스 라이브러리 설치변압기 및 토치와 같은 종속성이 설치되어 있는지 확인합니다.

pip install transformers torch

- 모델 로드허깅 페이스 허브에서 MiniMax-M1 모델을 로드합니다.

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 앱 또는 웹에서 사용::
- 웹 액세스미니맥스 웹 사이트에 로그인하고 페이지에 질문이나 작업을 입력하면 모델이 직접 답을 생성합니다.
- 앱 다운로드휴대폰에 MiniMax 앱을 다운로드하고 유사한 조작을 통해 상호 작용하세요.

MiniMax-M1의 제품 가격

API 호출 추론 비용 가격 책정::
- 0-32k 입력 길이::
  - 투입 비용토큰당 $0.8 / 백만 달러.
  - 출력 비용8/백만 토큰.
- 32k-128k 입력 길이::
  - 투입 비용1.2/백만 토큰.
  - 출력 비용토큰 백만 개당 $16.
- 128k-1M 입력 길이::
  - 투입 비용2.4백만 달러/토큰.
  - 출력 비용백만 토큰당 $24.
앱 및 웹::
- 무료 사용미니맥스 앱과 웹은 무제한 무료 액세스를 제공하며, 일반 사용자 및 기술적 배경이 없는 사용자에게 적합합니다.

MiniMax-M1 핵심 이점

긴 컨텍스트 처리 기능최대 100만 토큰의 입력과 최대 8만 토큰의 출력을 지원하므로 긴 문서와 복잡한 추론 작업을 처리하는 데 적합합니다.
효율적인 추론 성능계산 리소스를 최적화하고 추론 비용을 줄이기 위해 라이트닝 주의 메커니즘과 결합된 40K 및 80K의 두 가지 추론 예산 버전을 제공합니다.
다분야 작업 최적화소프트웨어 엔지니어링, 긴 맥락 이해, 수학적 추론 및 도구 사용과 같은 작업에 탁월하며 다양한 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있습니다.
고급 기술 아키텍처하이브리드 전문가 아키텍처(MoE)와 대규모 강화 학습(RL) 학습을 기반으로 계산 효율성과 모델 성능을 개선합니다.
높은 가격 대비 품질성능은 해외 주요 모델에 근접하면서도 유연한 가격 전략과 앱 및 웹에 대한 무료 액세스를 제공하여 사용 장벽을 낮췄습니다.

MiniMax-M1의 대상 사용자

개발자소프트웨어 개발자는 코드를 효율적으로 생성하고, 코드 구조를 최적화하고, 프로그램을 디버그하거나, 코드 문서를 자동으로 생성할 수 있습니다.
연구자 및 학자긴 학술 논문을 처리하고, 문헌 검토 또는 복잡한 데이터 분석을 수행하고, 모델을 사용하여 아이디어를 빠르게 정리하고, 보고서를 생성하고, 결과를 요약합니다.
콘텐츠 크리에이터긴 형식의 콘텐츠를 제작해야 하는 사람들은 아이디어 생성, 스토리 개요 작성, 텍스트 수정, 장편 소설 제작 등에 MiniMax-M1을 사용합니다.
학생명확한 솔루션과 글쓰기 지원을 제공합니다.
비즈니스 사용자기업에서는 지능형 고객 서비스, 데이터 분석 도구 또는 비즈니스 프로세스 자동화와 같은 자동화 솔루션에 통합합니다.