6月17日消息，昨晚，MiniMax宣布推出其最新大模型——MiniMax-M1，这是全球首个开源的大规模混合架构的推理模型。
官方表示，M1在生产力复杂场景中的表现已超越国内闭源模型，接近海外最领先的商业模型，同时具备业内最高的性价比。
据介绍，M1的关键技术优势在于支持最高100万Token上下文输入窗口，达到目前业内最长水准，与Google Gemini 2.5 Pro相当，是DeepSeek R1的8倍；并支持最长8万Token的推理输出，远超多数同类模型。这一能力得益于其自主研发的闪电注意力机制主导的混合架构，使得在处理长上下文与深度推理时保持极高的计算效率。
在强化学习训练上，MiniMax采用自主提出的CISPO算法，相比传统RLHF方法显著提升了收敛速度。官方称，在AIME实验中，CISPO训练效率比字节跳动近期提出的DAPO快一倍，优于DeepSeek早期使用的GRPO算法。整个强化训练阶段仅使用512块H800 GPU训练三周，租赁成本控制在53.74万美元，远低于业内普遍成本。
与此同时，MiniMax还宣布M1模型在其APP与Web端提供不限量免费使用，并推出业内低价API服务。其中，0-32k输入长度下的输入价格为0.8元/百万token，输出8元/百万token；32k-128k输入价格为1.2元/百万token，输出16元/百万token；最长128k-1M输入价格为2.4元/百万token，输出24元/百万token。部分定价区间已低于DeepSeek-R1，长上下文能力则领先其不支持的区间。
此外，MiniMax还表示，M1发布仅是开端，接下来四个工作日内还将持续发布更多新产品和更新。（袁宁）
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