6月17日，总部位于上海的AI独角兽企业MiniMax突然向开源社区投下一枚“重磅炸弹”，正式发布其自主研发的MiniMax-M1系列模型。MiniMax透露，M1的发布仅仅是MiniMax“开源周”的序幕。在接下来的四个工作日里，MiniMax计划每天发布一项新的技术或产品更新。

上证报中国证券网讯（记者 谭镕）6月17日，总部位于上海的AI独角兽企业MiniMax突然向开源社区投下一枚“重磅炸弹”，正式发布其自主研发的MiniMax-M1系列模型。MiniMax透露，M1的发布仅仅是MiniMax“开源周”的序幕。在接下来的四个工作日里，MiniMax计划每天发布一项新的技术或产品更新。

在业内人士看来，人工智能竞赛进入“下半场”的今天，模型性能的比拼已不再是唯一焦点，高效、低成本、强推理能力正成为定义下一代AI核心竞争力的关键。MiniMax介绍，M1被定义为“开源大规模混合架构推理模型”，在多个核心生产力场景中展现出比肩甚至超越业界顶尖模型的实力，为AI的规模化应用和未来发展路径提供了全新的想象空间。

技术报告显示，M1模型在处理百万级Token的长文本上实现了重大突破；其RL（强化训练）成本下降一个量级，成本仅53万美元，推理效率高；在工具使用场景（TAU-bench）中MiniMax-M1-40k领跑所有开源权重模型。

“性价比新王”“又一次卷到硅谷了”……M1发布后，技术社区和行业观察者表示。不少业内人士关注到M1的极致性价比。

具体来看，M1的性价比体现在API服务上。在0-32k的输入长度的时候，输入0.8元/百万token，输出8元/百万token；在32k-128k的输入长度的时候，输入1.2元/百万token，输出16元/百万token；在最长的128k-1M的输入长度的时候，输入2.4元/百万token，输出24元/百万token。

此外，MiniMax宣布，在其自有的App和Web端，M1模型将保持不限量免费使用，这将极大地推动其技术的普及和应用。

MiniMax介绍，性能上，MiniMax在业内公认的17个主流评测集上对M1进行了全面“大考”，结果显示，M1在软件工程、长文本理解和工具使用等面向生产力的复杂场景中，优势较为突出。在代码能力方面，M1-40k和M1-80k版本分别取得了55.6%和56.0%的成绩，稳居第一梯队。在长文本方面，依托百万级上下文窗口，M1系列在此项任务中表现惊艳；在工具调用方面，在模拟真实世界工具调用的复杂场景中，M1-40k模型领跑开源模型。

据介绍，MiniMax-M1的卓越性能，根植于其独特的架构设计和算法创新。其中，两大核心技术——线性注意力机制（Lightning Attention）混合构架和更快的强化学习算法CISPO，构成了其高效能、低成本的基石。

M1模型原生支持高达100万Token的上下文窗口，同时，还支持业内最长的8万Token推理输出。实现这一突破的关键，在于MiniMax的Lightning Attention混合构架。此外，MiniMax此次提出的CISPO算法，通过裁剪重要性采样权重，而非传统算法中调整Token的更新方式，来提升强化学习的效率和稳定性。

得益于CISPO的高效，M1模型的整个强化学习阶段仅使用了512块英伟达H800 GPU，耗时三周，成本仅为53.5万美元。MiniMax官方表示，这一成本“比最初的预期少了一个数量级”，展示了其技术路线在成本控制上的巨大潜力。

此外，MiniMax表示，完整的M1模型权重、技术报告均已在Hugging Face和GitHub上开放获取。同时，公司正积极与国家超算平台等业界主流开源框架合作，以确保开发者能够轻松、高效地部署和使用M1模型。