Minimax推出推理模型M1：补齐短板的关键一步
2025年6月18日消息，Minimax开启技术发布周，在模型和产品上进行了重要更新，推出456B参数大小的推理模型M1以及核心产品海螺AI。
M1是Minimax首款推理模型，常被拿来与DeepSeek - R1作比较，亮点在于长文本处理能力和成本表现。它支持最高100万token上下文输入，达DeepSeek R1的8倍，与谷歌Gemini 2.5 Pro相当，还支持最长8万Token的推理输出。其长文本处理能力的突破得益于Lightning Attention混合构架，该构架将全连接注意力拆分，减少计算量、提高处理速度。
成本方面，进行8万Token深度推理时，M1所需算力约为DeepSeek R1的30%；生成10万token时，推理算力约为25%。团队使用512块英伟达H800 GPU，耗时三周，花费53.5万美元完成强化学习阶段，这得益于CISPO算法，它能提升强化学习效率。
定价上，M1按文本大小分三个区间，虽总体定价较低，但随着文本输入输出增长，费用可能陡升。产品海螺AI加入全新Hailuo 02模型，视频可原生1080P，处理极端物理场景能力突出，在AI视频竞技场排行榜中位居第二。
对于Minimax此时完善推理模型能力版图，有投资人认为是核心团队起初未重视此训练方向，这是必须补的课；也有投资人觉得这能表明技术不掉队，建立用户心智，若模型效果和口碑好，还能运营开发者社区。MiniMax - M1在基准测试中表现不俗，在MRCR（4 - needle）上超越众多开闭源模型。目前在Github上，M1发布8小时获440星，截至目前有620星，其对开源社区的影响有待观察。
