一百萬token上下文窗口，八倍于DeepSeek R1的處理長度，訓(xùn)練成本僅53萬美元——沉寂已久的AI六小虎之一MiniMax用開源新模型重新定義了性價比。

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6月17日，中國AI領(lǐng)域再掀巨浪。AI創(chuàng)業(yè)公司MiniMax正式宣布開源其最新大模型MiniMax-M1，以創(chuàng)紀(jì)錄的100萬token上下文處理能力和僅53.47萬美元的訓(xùn)練成本，創(chuàng)造了開源領(lǐng)域的里程碑。
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這款搭載4560億參數(shù)的全新混合專家模型（MoE）已在Hugging Face平臺全面開放，成為目前全球開源模型中長文本推理能力最強的“新王者”。

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同時，官網(wǎng)也同步上線了新模型：

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與DeepSeek R1相比，M1的上下文處理能力提升了整整8倍，與谷歌Gemini 2.5 Pro處于同一水平，而輸出token量可達8萬。

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而這么驚艷的表現(xiàn)，MiniMax僅僅使用了512塊H800 GPU集群，三周內(nèi)就完成了模型訓(xùn)練，成本僅為DeepSeek R1的十分之一，OpenAI訓(xùn)練GPT-4的千分之五。

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技術(shù)架構(gòu)上，M1采用了創(chuàng)新的“閃電注意力機制”，大幅降低了長文本推理的計算負擔(dān)。在處理10萬token生成任務(wù)時，其計算量（FLOPs）只需要DeepSeek R1的25%。

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同時，MiniMax自研的CISPO強化學(xué)習(xí)算法，在收斂速度上較字節(jié)跳動的DAPO算法快一倍，比DeepSeek早期采用的GRPO效率提升更為顯著。

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性能方面，MiniMax-M1在17項主流測試中都有十分出色的表現(xiàn)。

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在軟件工程基準(zhǔn)SWE-bench上，M1-80K版本達到56.0%準(zhǔn)確率，雖略低于DeepSeek-R1的57.6%，但大幅領(lǐng)先其他開源模型。在代理工具使用場景（TAU-bench）中，M1甚至擊敗了谷歌Gemini 2.5 Pro，成為開源模型中的佼佼者。
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【MiniMax-M1與領(lǐng)先開源及閉源模型的基準(zhǔn)性能比較】

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尤其在需要超長文本理解的法律文檔分析、長篇代碼審查等場景，M1展現(xiàn)出接近OpenAI o3和Claude4 Opus的商業(yè)級表現(xiàn)。
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在DeepSeek引爆的開源浪潮之后，MiniMax-M1的發(fā)布無疑給中國AI競技場再添一把火。

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雖然AI六小虎格局已逐步讓位于「基模五強」，但MiniMax用這款百萬級上下文的開源模型，宣告自己仍在牌桌之上。

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另一方面，M1對DeepSeek等中國AI企業(yè)也構(gòu)成了一定挑戰(zhàn)：它以八倍的上下文處理能力和十分之一的訓(xùn)練成本，重新定義了國產(chǎn)大模型的性價比標(biāo)準(zhǔn)。

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當(dāng)企業(yè)用戶面對復(fù)雜文檔分析、代碼倉庫級審查等任務(wù)時，M1的百萬token窗口提供了閉源模型之外的高性能選擇。

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這種開源創(chuàng)新正在重塑中國AI的競爭范式。將了不起的模型開源出來，可以讓更多的人有機會在這些模型的基礎(chǔ)上做更多了不起的事情。

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而今MiniMax接力開源，標(biāo)志著中國AI企業(yè)的集體躍升。
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當(dāng)DeepSeek被200多家企業(yè)快速接入，背后是國產(chǎn)模型、國產(chǎn)云服務(wù)、國產(chǎn)算力共同形成的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)；MiniMax以M1加入戰(zhàn)局，則進一步強化了這種生態(tài)協(xié)同。
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這場開源盛宴將加速AI能力的平民化普及。當(dāng)53萬美元就能訓(xùn)練出百萬token的頂級模型，當(dāng)Apache許可證下的MoE架構(gòu)唾手可得，AI創(chuàng)新將不再被巨頭壟斷。

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正如MiniMax在技術(shù)報告中強調(diào)的：“M1為下一代語言模型智能體奠定了堅實基礎(chǔ)，使其能夠推理并應(yīng)對現(xiàn)實世界的挑戰(zhàn)”。

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一個由開源力量驅(qū)動的AI普惠時代，正在中國企業(yè)的接力創(chuàng)新中全速駛來。