MiniMax-M1 - модель вывода с открытым исходным кодом от MiniMax

Что такое MiniMax-M1

MiniMax-M1 - это модель выводов с открытым исходным кодом от команды MiniMax, основанная на сочетании смешанной экспертной архитектуры (MoE) и механизма Lightning Attention, с 456 миллиардами общих параметров. Модель поддерживает 1 миллион жетон MiniMax-M1 имеет длинный контекст на входе и 80 000 лексем на выходе, что делает ее подходящей для длинных документов и сложных задач рассуждения. Модель доступна в версиях с бюджетом 40K и 80K для оптимизации вычислительных ресурсов и снижения стоимости рассуждений. miniMax-M1 превосходит несколько моделей с открытым исходным кодом в таких задачах, как разработка программного обеспечения, понимание длинных контекстов и использование инструментов. Эффективная вычислительная мощность модели и надежные возможности рассуждений делают ее мощной основой для следующего поколения агентов языкового моделирования.

Основные характеристики MiniMax-M1

• длительная обработка контекстаОн поддерживает ввод до 1 миллиона лексем и вывод до 80 000 лексем и может эффективно обрабатывать длинные документы, длинные отчеты, научные статьи и другие длинные текстовые материалы, что подходит для сложных задач рассуждения.
• Эффективное рассуждение: Предоставляет две версии бюджета вычислений, 40K и 80K, для оптимизации распределения вычислительных ресурсов, снижения стоимости вычислений и поддержания высокой производительности.
• Оптимизация многопрофильных задач: отлично справляются с такими задачами, как математические рассуждения, разработка программного обеспечения, долгое понимание контекста и использование инструментов.
• вызов функции: Поддержка структурированных вызовов функций, возможность определения и вывода внешних параметров вызова функций, удобное взаимодействие с внешними инструментами для повышения автоматизации и эффективности работы.

Производительность MiniMax-M1

• Задачи программной инженерии: В бенчмарке SWE-bench MiniMax-M1-40k и MiniMax-M1-80k достигли 55,61 TP3T и 56,01 TP3T соответственно, что немного уступает 57,61 TP3T у DeepSeek-R1-0528 и значительно превосходит другие модели с открытым исходным кодом.
• Длительные контекстуальные задания на понимание: Опираясь на миллионы контекстных окон, MiniMax-M1 превосходит все модели с открытым исходным кодом, даже превосходит OpenAI o3 и Claude 4 Opus, и занимает второе место в мире после Gemini 2.5 Pro.
• Сценарии использования инструментов: В бенч-тесте TAU MiniMax-M1-40k лидирует среди всех моделей с открытым исходным кодом, опережая Gemini-2.5 Pro.

Адрес официального сайта MiniMax-M1

• Репозиторий GitHub::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
• Библиотека моделей HuggingFace::https://huggingface.co/collections/MiniMaxAI/minimax-m1
• Технические документы::https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1/blob/main/MiniMax_M1_tech_report.pdf

Как использовать MiniMax-M1

• Вызовы API::
  • Посетите официальный сайт: Посетите MiniMax Официальный сайтЗарегистрируйтесь и войдите в свой аккаунт.
  • Получение ключа API: Запросите ключ API в Личном центре или на странице разработчика.
  • Использование API: Вызов модели на основе HTTP-запросов, согласно официальной документации по API. Например, отправьте запрос с помощью библиотеки запросов Python:

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())

• Использование обнимающихся лиц::
  • Установка библиотеки "Обнимающиеся лица: Убедитесь, что установлены такие зависимости, как transformers и torch.

pip install transformers torch

• • Модели для погрузки: Загрузите модель MiniMax-M1 из Hugging Face Hub.

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))

• Используйте MiniMax APP или Web::
  • Доступ к Сети: Войдите на веб-сайт MiniMax, введите вопрос или задачу на странице, и модель сгенерирует ответ напрямую.
  • СКАЧАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ: Загрузите приложение MiniMax APP на свой мобильный телефон и взаимодействуйте с ним, используя аналогичные операции.

Цены на продукцию MiniMax-M1

• Ценообразование стоимости вызова API::
  • 0-32k Длина входа::
    • стоимость затрат: $0,8/миллион токенов.
    • стоимость продукции: $8/миллион токенов.
  • 32k-128k Длина входного сигнала::
    • стоимость затрат: 1,2 доллара за миллион токенов.
    • стоимость продукции: $16 за миллион токенов.
  • 128k-1M Длина входа::
    • стоимость затрат: $2,4/миллион токенов.
    • стоимость продукции: 24 доллара за миллион токенов.
• APP и Web::
  • Бесплатное использованиеMiniMax APP и Web предлагают неограниченный бесплатный доступ, подходящий для обычных пользователей и пользователей с нетехническим образованием.

Основные преимущества MiniMax-M1

• возможность длительной обработки контекстаОн поддерживает ввод до 1 миллиона лексем и вывод до 80 000 лексем, что делает его пригодным для обработки длинных документов и сложных задач рассуждения.
• Эффективная работа с выводами: Предоставляем два варианта бюджета вычислений - 40K и 80K - в сочетании с механизмом молниеносного внимания для оптимизации вычислительных ресурсов и снижения стоимости вычислений.
• Оптимизация многопрофильных задач: отлично справляется с такими задачами, как разработка программного обеспечения, понимание длительного контекста, математические выкладки и использование инструментов, адаптируясь к различным сценариям применения.
• Передовая технологическая архитектура: Основан на гибридной экспертной архитектуре (MoE) и крупномасштабном обучении с подкреплением (RL) для повышения эффективности вычислений и производительности модели.
• высокое соотношение качества и цены: Производительность близка к ведущим международным моделям, при этом предлагая гибкие ценовые стратегии и бесплатный доступ к APP и Web для снижения барьера для использования.

Люди, для которых предназначен MiniMax-M1

• разработчики: Разработчики программного обеспечения эффективно генерируют код, оптимизируют структуру кода, отлаживают программы или автоматически генерируют документацию по коду.
• Исследователи и ученые: Обработка длинных научных статей, проведение обзоров литературы или сложного анализа данных, использование моделей для быстрой организации идей, составления отчетов и обобщения полученных результатов.
• создатель контента: Те, кому нужно создать длинный контент, используют MiniMax-M1 для генерации идей, написания набросков, корректировки текста или создания длинного художественного текста, а также для других целей.
• школьники: за предоставление четких решений и письменную поддержку.
• бизнес-пользовательПредприятия интегрируют их в решения по автоматизации, такие как интеллектуальное обслуживание клиентов, инструменты анализа данных или автоматизация бизнес-процессов.