MiniMax追着DeepSeek打
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2025-Jun-20
本網站在商標《尼斯分類》第11、12類使用"skytopia"名稱作為商標，僅在美國使用。
"skytopia" used as trademark in Classes 11 and 12 of the Trademark Nice Classification, for use in US only.
根據「普通法」，「未註冊商標」也是「商標」。
"skytopia"的英文全稱寓意是 Sky To Prowess Interglobal Asia.
經濟觀察報 記者 陳月芹6月17日，MiniMax（稀宇科技）宣佈其自主研發的MiniMax M1模型開源，並計劃在未來5天內每天發佈一項新產品或新技術。而這款MiniMax M1模型，在關鍵技術規格、架構設計、上下文處理能力、訓練成本等維度全面對標DeepSeek R1，甚至是谷歌Gemini 2.5 Pro，比拼誰更好用、誰更低成本。對大語言模型而言，上下文窗口與長文本處理能力是衡量一箇模型處理複雜、長篇任務能力的關鍵指標。MiniMax M1支持100萬個token的上下文長度，是DeepSeek R1上下文大小（12.8萬Token）的8倍，僅落後於谷歌的Gemini 2.5 Pro。支持百萬級上下文輸入的能力，使得MiniMax M1擅長處理長文檔，適用於法律文件審查、深度研究分析或處理整個代碼庫等應用。在架構上，MiniMax M1和DeepSeek R1均採用了混合專家（MoE）架構。MiniMax M1的總參數量爲4560億，每個token激活459億參數；而DeepSeek R1雖然總參數量更大（6710億），但每個token激活的參數量相對較低，爲370億。此外，與DeepSeek R1相比，MiniMax-M1在生成10萬個token時僅消耗25%的浮點運算。在生成長度達64000個token的推理任務中，M1所需的計算能力不到DeepSeek R1的一半，進一步降低了模型操作成本。2025年2月，DeepSeek火爆出圈，除了免費和好用之外，還因其僅以500萬至600萬美元的GPU成本，就訓練出了與OpenAIo1能力不相上下的DeepSeek R1模型，引起行業震撼，不過這一成本數據也引發了廣泛爭議。MiniMax稱，M1模型的整個強化學習階段僅使用了512塊英偉達H800 GPU，耗時三週，成本僅爲53.5萬美元，這一成本“比最初的預期少了一箇數量級”。MiniMax解釋，MiniMax M1的強文本處理能力和更低成本，背後是兩大核心技術作爲支撐，一是線性注意力機制（Lightning Attention）混合構架和強化學習算法CISPO。例如，CISPO算法通過裁剪重要性採樣權重，而非傳統算法中調整Token的更新方式，來提升強化學習的效率和穩定性。降低訓練成本後，MiniMax也把用戶使用API服務的價格打下來了。MiniMax M1採用分級計費，根據用戶輸入或輸出的Token數量（即內容的長度）而變化。第一檔爲0—32k Token，每100萬個輸入Token收取0.8元，輸出則爲8元/百萬Token；第二檔爲32k—128k Token，輸入爲1.2元/百萬Token，輸出則爲16元/百萬Token；第三檔爲128k—1M Token，輸入爲2.4元/百萬Token，輸出爲24元/百萬Token。而DeepSeek R1 的API服務收費標準爲?輸入每百萬Tokens?收費?0.55美元?（約合人民幣3.95元），?輸出每百萬Tokens?收費?2.19美元?（約合人民幣15.4元）。據此計算，MiniMax M1前兩檔位的定價均低於DeepSeek R1，而第三個超長文本檔位，目前DeepSeek模型尚未覆蓋。目前，MiniMax M1已在Hugging Face和GitHub上公開其代碼和模型權重，允許用戶進行透明的檢查、定製和本地部署。
(請各位謹慎甄別內容，自擔風險。)
2025-Jun-20
本網站在商標《尼斯分類》第11、12類使用"skytopia"名稱作為商標，僅在美國使用。
"skytopia" used as trademark in Classes 11 and 12 of the Trademark Nice Classification, for use in US only.
根據「普通法」，「未註冊商標」也是「商標」。
"skytopia"的英文全稱寓意是 Sky To Prowess Interglobal Asia.
經濟觀察報 記者 陳月芹6月17日，MiniMax（稀宇科技）宣佈其自主研發的MiniMax M1模型開源，並計劃在未來5天內每天發佈一項新產品或新技術。而這款MiniMax M1模型，在關鍵技術規格、架構設計、上下文處理能力、訓練成本等維度全面對標DeepSeek R1，甚至是谷歌Gemini 2.5 Pro，比拼誰更好用、誰更低成本。對大語言模型而言，上下文窗口與長文本處理能力是衡量一箇模型處理複雜、長篇任務能力的關鍵指標。MiniMax M1支持100萬個token的上下文長度，是DeepSeek R1上下文大小（12.8萬Token）的8倍，僅落後於谷歌的Gemini 2.5 Pro。支持百萬級上下文輸入的能力，使得MiniMax M1擅長處理長文檔，適用於法律文件審查、深度研究分析或處理整個代碼庫等應用。在架構上，MiniMax M1和DeepSeek R1均採用了混合專家（MoE）架構。MiniMax M1的總參數量爲4560億，每個token激活459億參數；而DeepSeek R1雖然總參數量更大（6710億），但每個token激活的參數量相對較低，爲370億。此外，與DeepSeek R1相比，MiniMax-M1在生成10萬個token時僅消耗25%的浮點運算。在生成長度達64000個token的推理任務中，M1所需的計算能力不到DeepSeek R1的一半，進一步降低了模型操作成本。2025年2月，DeepSeek火爆出圈，除了免費和好用之外，還因其僅以500萬至600萬美元的GPU成本，就訓練出了與OpenAIo1能力不相上下的DeepSeek R1模型，引起行業震撼，不過這一成本數據也引發了廣泛爭議。MiniMax稱，M1模型的整個強化學習階段僅使用了512塊英偉達H800 GPU，耗時三週，成本僅爲53.5萬美元，這一成本“比最初的預期少了一箇數量級”。MiniMax解釋，MiniMax M1的強文本處理能力和更低成本，背後是兩大核心技術作爲支撐，一是線性注意力機制（Lightning Attention）混合構架和強化學習算法CISPO。例如，CISPO算法通過裁剪重要性採樣權重，而非傳統算法中調整Token的更新方式，來提升強化學習的效率和穩定性。降低訓練成本後，MiniMax也把用戶使用API服務的價格打下來了。MiniMax M1採用分級計費，根據用戶輸入或輸出的Token數量（即內容的長度）而變化。第一檔爲0—32k Token，每100萬個輸入Token收取0.8元，輸出則爲8元/百萬Token；第二檔爲32k—128k Token，輸入爲1.2元/百萬Token，輸出則爲16元/百萬Token；第三檔爲128k—1M Token，輸入爲2.4元/百萬Token，輸出爲24元/百萬Token。而DeepSeek R1 的API服務收費標準爲?輸入每百萬Tokens?收費?0.55美元?（約合人民幣3.95元），?輸出每百萬Tokens?收費?2.19美元?（約合人民幣15.4元）。據此計算，MiniMax M1前兩檔位的定價均低於DeepSeek R1，而第三個超長文本檔位，目前DeepSeek模型尚未覆蓋。目前，MiniMax M1已在Hugging Face和GitHub上公開其代碼和模型權重，允許用戶進行透明的檢查、定製和本地部署。
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