200亿AI独角兽出手!MiniMax称其新AI推理模型优于DeepSeek
作者：微信文章中国AI新秀MiniMax发布了其首款推理模型M1，该模型仅使用512块英伟达H800 GPU训练三周，租赁成本53.74万美元，仅需DeepSeek 25%的计算资源。MiniMax加入了国内一系列竞争者的行列，目标是在推理AI领域超越DeepSeek。
这家位于上海的公司在声明中宣称，其新的MiniMax-M1模型在处理复杂生产力任务方面表现出色，并优于所有来自中国的闭源竞争者。在MiniMax提供的几个基准测试中，M1的评分也超过了DeepSeek最新的R1-0528模型。
M1支持一百万个tokens的上下文长度，是DeepSeek R1的八倍。上下文长度帮助AI系统同时处理更多信息。据公司称，在某些情况下，MiniMax的模型所需资源仅为DeepSeek的约30%。根据彭博社报道，尚未独立验证MiniMax的这一说法。
该公司使用大规模强化学习来训练M1，使用了512台Nvidia公司的H800 GPU，租赁费用为534,700美元。
MiniMax称，M1的整个强化学习过程仅使用512块英伟达H800 GPU训练三周，租赁成本53.74万美元（约合380万人民币）。这一成本控制"比最初预期少了一个数量级"。MiniMax创始人&CEO闫俊杰发文表示：“第一次感觉到大山不是不能翻越。”
MiniMax的推理模型 M1，采用混合专家（MoE）架构与线性注意力机制（Lightning Attention），正面突破传统Transformer在计算效率上的瓶颈。据官方介绍，这一创新架构理论上可将推理上下文长度扩展至数十万Token级别，同时大幅降低训练与推理所需的算力成本，为大规模应用场景打下基础。
M1模型总参数规模达到4560亿，激活参数为459亿，支持最多100万个Token的长上下文输入——是DeepSeek R1的8倍，已与Google Gemini 2.5 Pro并列成为业内领先水平。
在性能方面，M1在17项主流基准测试中表现稳定，尤其在软件工程能力评测集SWE-bench中取得超过55%的得分，虽略逊于海外头部模型，但已全面超越DeepSeek-R1、阿里与字节的同类产品。
尤其值得关注的是其长上下文理解能力：在三项权威基准测试中，M1全面领先所有开源模型，仅微弱落后于Gemini 2.5 Pro，稳居全球第二。
MiniMax由国内知名互联网企业支持，属于国内六家被称为“小龙”的顶级AI初创企业之一。在过去一年中，这些公司共筹集了数十亿美元的风险投资，尽管DeepSeek的崛起迫使该集团中的大多数公司削减或终止基础研究，更多地关注应用。
MiniMax表示将在接下来的几天内分享更多更新，M1仅是该公司为期5天发布周的首个产品，后续还将发布智能体应用。该公司的其他产品包括一个视频生成工具和一个AI伴侣应用程序。
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