MiniMax-M1，这款全球首个开放权重混合注意力推理模型，现已登陆Novita AI！它拥有4560亿参数，每个token激活459亿参数，并原生支持高达100万token的上下文窗口，是DeepSeek R1的8倍。现在，新用户注册Novita AI即可免费获得10美元体验金，亲身感受MiniMax-M1强大的推理能力。这款模型凭借其创新的混合注意力机制和卓越的性能，正在成为推动AI应用发展的关键力量。让我们深入了解MiniMax-M1的技术优势、性能表现，以及如何在Novita AI上轻松体验和应用。
混合注意力机制：MiniMax-M1的核心驱动力
MiniMax-M1 的核心创新在于其混合注意力机制（Hybrid-Attention）。不同于传统的注意力机制，MiniMax-M1 巧妙地结合了混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构和闪电注意力（lightning attention）机制。这意味着，对于每一个 token，模型会从4560亿参数中激活 459 亿参数，进行更精细和高效的计算。
MoE 架构的优势在于其能够将模型的能力分散到多个专家网络中，每个专家网络专注于处理特定类型的数据或任务。例如，一个专家网络擅长处理文本信息，另一个擅长处理代码信息。通过动态地选择合适的专家网络来处理不同的输入，MoE 架构可以显著提高模型的效率和性能。
闪电注意力机制则进一步提升了模型的速度和效率。传统的注意力机制需要计算每个 token 与所有其他 token 之间的关系，这会导致计算量呈平方级增长，尤其是在处理长文本时。闪电注意力机制通过采用近似计算方法，减少了计算量，从而显著提高了模型的速度。
将 MoE 架构与闪电注意力机制相结合，MiniMax-M1 实现了速度与精度的完美平衡。这种混合注意力机制不仅提高了模型的性能，还使其能够处理更长的上下文，为解决复杂问题提供了强大的支持。
超长上下文：突破极限，赋能全新应用
MiniMax-M1 最大的亮点之一是其原生支持 100 万 token 的超长上下文窗口。相比之下，DeepSeek R1 的上下文窗口为 12.8 万 token，MiniMax-M1 的上下文窗口是其 8 倍。这种超长上下文窗口为模型带来了巨大的优势。
在处理长文本时，例如书籍、日志、代码库等，MiniMax-M1 可以完整地理解整个文本，而无需将其分割成多个片段。这使得模型能够更好地捕捉文本中的上下文关系，从而生成更准确、更连贯的输出。
例如，在总结一本书时，MiniMax-M1 可以通读全书，理解作者的意图和思想，然后生成一份精炼而全面的摘要。如果使用较短的上下文窗口，模型可能只能看到书中的一部分内容，从而无法准确地把握全书的主题和要点。
此外，超长上下文窗口还为开发新的 AI 应用打开了新的大门。例如，可以利用 MiniMax-M1 构建一个能够理解整个代码库的 AI 助手，帮助开发者快速定位 bug、优化代码、生成文档等。
卓越性能：基准测试中的领先者
MiniMax-M1 在各种 AI 基准测试中都表现出色，超越了 DeepSeek-R1 和 Qwen3-235B 等其他开源权重模型，尤其是在软件工程、工具使用和长上下文理解方面。
数学与推理能力：
- 在 AIME 2024 和 AIME 2025 数学竞赛中，MiniMax-M1-80K 分别取得了 86.0 和 76.9 的优异成绩，在开源权重模型中名列前茅。
- 在 MATH-500 数据集上，MiniMax-M1 的准确率高达 96.8%，展示了其卓越的数学问题解决能力。
- 在 ZebraLogic 推理任务中，MiniMax-M1 的表现也明显优于 Qwen3-235B 和 DeepSeek-R1。
软件工程与编码能力：
- 在 SWE-bench Verified 数据集上，MiniMax-M1 的准确率达到了 56.0%，远超 Qwen3-235B-A22B（34.4%），表明其能够理解复杂的代码库，发现问题并提出有效的解决方案。
- 在 LiveCodeBench 和 FullStackBench 数据集上的出色表现进一步证明了 MiniMax-M1 在各种编程范式和框架中的多功能性。
长上下文与Agent能力：
- 在 OpenAI-MRCR (128k) 长文本理解任务中，MiniMax-M1 取得了 73.4% 的准确率，大幅领先 Qwen3-235B-A22B (27.7%) 等其他开源权重模型。
- 即使在 100 万 token 的超长上下文中，MiniMax-M1 依然能够保持 56.2% 的准确率，展示了其独特的上下文一致性维护能力。
- 在 TAU-bench Agent 任务中，MiniMax-M1 在航空和零售领域的表现均优于 Qwen3-235B-A22B，证明了其在各种应用领域中具有强大的 Agent 能力。
这些数据充分证明了 MiniMax-M1 在各种任务中的卓越性能。无论是数学推理、软件工程，还是长文本理解和 Agent 任务，MiniMax-M1 都展现出了强大的实力，使其成为开源权重模型中的佼佼者。
CISPO：高效强化学习的秘密武器
MiniMax-M1 采用了 CISPO (Clipped Importance Sampling Policy Optimization) 技术来提高强化学习的效率。CISPO 通过裁剪重要性采样权重来限制策略更新的幅度，从而避免了因策略更新过大而导致的训练不稳定。
在 MoE + 混合注意力机制架构中，强化学习的训练难度通常较高。CISPO 技术能够有效地稳定训练过程，提高训练效率，使模型更快地收敛到最优策略。
这种高效的强化学习技术使得 MiniMax-M1 能够更好地适应各种任务，从而获得更好的性能。
双重思考预算：灵活应对不同需求
MiniMax-M1 提供了两种不同的版本：MiniMax-M1-40K 和 MiniMax-M1-80K。这两种版本的主要区别在于它们的思考预算（thinking budget）不同。
MiniMax-M1-40K 具有较低的思考预算，适合于对推理深度要求不高，但对计算成本比较敏感的应用场景。MiniMax-M1-80K 具有较高的思考预算，适合于需要更深层次推理的复杂任务。
通过提供两种不同的版本，MiniMax-M1 能够满足不同用户的需求。用户可以根据自己的实际情况，选择最合适的版本，从而实现性能与成本的完美平衡。
Agentic Capabilities & Plugins：打造智能助手
MiniMax-M1 内置了函数调用、工具访问等 Agent 功能，并针对实际的 Agent 工作流进行了优化。这意味着，MiniMax-M1 可以像一个智能助手一样，自主地完成各种任务。
例如，MiniMax-M1 可以通过调用搜索引擎来获取最新的信息，可以通过执行代码来完成复杂的计算，可以通过生成图像或视频来丰富用户的体验。
通过这些 Agent 功能，MiniMax-M1 可以被用于构建各种智能应用，例如智能客服、智能助手、智能推荐系统等。
Novita AI：轻松体验 MiniMax-M1 的平台
Novita AI 为开发者提供了一个简单易用的平台，可以轻松地体验和使用 MiniMax-M1。新用户注册即可获得 10 美元的免费额度，足以体验 MiniMax-M1 的强大功能。
通过 Playground 体验：
Novita AI 提供了一个 Playground，用户可以在无需编写任何代码的情况下，直接与 MiniMax-M1 进行交互。用户可以在 Playground 中输入提示语，调整参数，查看模型的输出结果。
通过 Playground，用户可以快速了解 MiniMax-M1 的功能和性能，并探索其在各种应用场景中的可能性。
通过 API 集成：
Novita AI 提供了一个统一的 REST API，开发者可以将 MiniMax-M1 集成到自己的应用程序、工作流或聊天机器人中。Novita AI 提供了多种语言的 SDK (Python, Node.js, cURL)，方便开发者进行集成。
通过 API 集成，开发者可以将 MiniMax-M1 的强大功能嵌入到自己的产品中，从而提升产品的智能化水平。
与其他平台的连接：
MiniMax-M1 可以通过 Novita AI 的 API 轻松连接到 Hugging Face、Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等第三方平台。这使得开发者可以更加灵活地使用 MiniMax-M1，并将其与其他工具和平台进行集成。
结语：开启 AI 新纪元
MiniMax-M1 凭借其创新的混合注意力机制、超长的上下文窗口和卓越的性能，成为了开源权重推理模型领域的新标杆。它不仅在各种基准测试中表现出色，还为开发新的 AI 应用打开了新的大门。
通过 Novita AI 平台，开发者可以轻松地体验和使用 MiniMax-M1，并将其集成到自己的产品中。现在就注册 Novita AI，领取您的 10 美元免费额度，体验 MiniMax-M1 的强大功能吧！
MiniMax-M1的出现，无疑将加速大模型技术的发展和应用，让我们共同期待AI的未来！
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