minimax M1是世界上第一个带有混合性 - 卡氏架构和4560亿参数的开放推理模型。该模型可以处理100万个令牌的上下文长度，其比DeepSeek R1大八倍。源代码通过github和拥抱面。 这不仅仅是另一个AI模型，它是试图证明您可以通过更少的资源来完成更多的工作。 Minimax得到了技术巨头Tencent和Alibaba的支持，他将自己定位为强大的竞争对手，可以在中国人工智能市场上进行DeepSeek。 该公司声称，M1在几个基准中都超过了所有封闭的中国竞争对手。但是也有限制。在测试事实知识的SimpleQA基准测试中，M1的性能明显比DeepSeek-R1仅为18.5％，而30.1％。 它表明，在所有领域中，没有任何模型都是完美的。具有4560亿参数的最小值 - text-01上的技术架构和效率构建使用混合混合物（MOE）体系结构实施了“闪电注意”机制，以使更快的计算ACT仅459亿。 DeepSeek-R1100％的25％上下文长度为100万Tokens125,000 Tokensutdattakapacity80 0​​00 Tokens 64,000 Tokens 64,000 Token培训成本和效率仅51夜，仅51 night of Deeps Seek-Ress比较$ 51，$ 534,700代表$ 51 nightible，与534,700的成本相比，相比，$ 51 minimax通过github使M1作为开源代码可用，并用两个版本为40k，另一个具有80