MiniMax: MiniMax M1

Метрики

Технический обзор

MiniMax-M1 — это масштабная модель с открытыми весами, предназначенная для глубоких рассуждений, работы с расширенным контекстом и высокоэффективного вывода. Она использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) в сочетании с механизмом lightning attention, что позволяет обрабатывать последовательности длиной до 1 миллиона токенов при сохранении конкурентоспособной вычислительной эффективности. Общее количество параметров модели составляет 456 миллиардов, из которых 45,9 миллиарда активны для каждого токена. Данная версия оптимизирована для решения сложных многоэтапных логических задач. Благодаря обучению с помощью специализированного конвейера обучения с подкреплением (CISPO), M1 демонстрирует выдающиеся результаты в понимании длинного контекста, программной инженерии, использовании инструментов в режиме агента и математических рассуждениях. Тесты показывают высокую производительность в FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA и TAU-Bench, где модель часто превосходит другие открытые решения, такие как DeepSeek R1 и Qwen3-235B. На платформе alltokens модель доступна для интеграции в различные рабочие процессы.

Смежные подборки

Сравнение с похожими моделями

FAQ