6月17日，总部位于上海的AI独角兽企业MiniMax向开源社区投下一枚“重磅炸弹”：正式发布其自主研发的MiniMax-M1系列模型，并宣布开源。据悉，这是行业首个开源的大规模混合架构推理模型。
该模型的技术报告显示，M1模型在处理百万级Tokens的长文本上实现了重要突破，成为上下文最长的推理模型；其强化学习（RL）训练成本下降一个量级，成本仅53万美元（约合380万元），推理效率大大提升；在工具使用场景中，MiniMax-M1-40k领跑开源权重模型，超过Gemini-2.5 Pro。
开源技术报告截图。图源：MiniMax
MiniMax在开源模型权重的同时，还向社区提供API服务。其定价策略显示，0~32k Tokens和32k-128k Tokens两个档位的定价均低于DeepSeek-R1，超长文本档位（128k-1M Tokens）为输入2.4元/百万Tokens、输出24元/百万Tokens，目前DeepSeek模型尚未覆盖此范围。
此外，MiniMax宣布，在其自有的App和Web端，M1模型将保持不限量免费使用，旨在推动其技术的普及和应用。
模型发布后，MiniMax在业内公认的17个主流评测集上对M1进行了全面“大考”，结果显示，M1在软件工程、长文本理解和工具使用等面向生产力的复杂场景中，优势突出，尤其是在长文本能力方面。
值得注意的是，在绝大多数基准测试中，拥有更长推理能力的M1-80k版本始终优于M1-40k。相关负责人介绍称，这证明了其架构在扩展计算资源时的有效性和可塑性。
该负责人告诉记者，MiniMax-M1的卓越性能根植于其独特的架构设计和算法创新。其中，两大核心技术——线性注意力机制（Lightning Attention）混合构架和更快的强化学习算法“CISPO”，构成了其高效能、低成本的基石。
MiniMax官方提示称，完整的M1模型权重、技术报告均已在Hugging Face和GitHub上开放获取。同时，公司正积极与国家超算平台、vLLM等业界主流开源框架合作，以确保开发者能够轻松、高效地部署和使用M1模型。此外，MiniMax还称，在接下来的四个工作日里，MiniMax计划每天发布一项新的技术或产品更新。
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