MiniMax-M1 オンラインを体験

世界初のオープンウェイト・ハイブリッドアテンション推論モデル。複雑な問題解決と深い分析のために100万トークンのコンテキストを活用。登録不要、無制限に無料アクセス。

Minimax M1

MiniMax-M1 オンラインを無料で試す

コストや登録なしで、次世代AI推論の力を解き放ちます。

オンラインデモ

全機能搭載のデモで、ブラウザから直接MiniMax-M1と対話できます。

  • フル1Mトークンコンテキスト
  • 登録不要
  • 高度な推論機能
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ローカルインストール

オープンウェイトモデルで、ご自身のハードウェアでMiniMax-M1を実行します。

  • 商用利用無料
  • 完全なモデルウェイトアクセス
  • コミュニティ主導のサポート
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MiniMax-M1がゲームチェンジャーである理由

前例のない推論

ハイブリッドMoEアーキテクチャと高度なRLで構築されたM1は、複雑な論理、コーディング、多段階問題解決に優れています。

巨大な100万トークンコンテキスト

本全体、広範な研究論文、または完全なコードリポジトリを一度に分析し、より深いレベルの理解と分析を可能にします。

革新的な効率性

「ライトニングアテンション」メカニズムは計算コストを劇的に削減し、大規模AIをより利用しやすく持続可能にします。

MiniMax-M1モデルをダウンロード

モデル パラメータ(合計/アクティブ) 最大コンテキスト アクション
MiniMax-M1-40K 456B / 45.9B 1Mトークン リポジトリへ
MiniMax-M1-80K 456B / 45.9B 1Mトークン リポジトリへ

MiniMax-M1に関するよくある質問

MiniMax-M1は、複雑な推論のために設計された最先端のオープンウェイト大規模言語モデルです。その主な革新点は以下の通りです。

  • パワーと効率のためのハイブリッド混合専門家(MoE)アーキテクチャ。
  • コードベース全体や研究論文を分析するのに最適な、100万トークンという大規模なコンテキストウィンドウ。
  • 長大なシーケンスにおける計算を劇的に削減する「ライトニングアテンション」メカニズム。

はい、MiniMax-M1は寛容なオープンウェイトライセンスの下でリリースされており、ロイヤリティや手数料なしで学術研究と商用アプリケーションの両方に完全に無料で利用できます。

MiniMax-M1は特に特定の分野で新しい標準を設定します。他の強力なオープンウェイトモデルと比較して、M1は複雑なソフトウェアエンジニアリング、ツール使用、長文コンテキストタスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。その効率性も大きな利点であり、100Kトークン生成長においてDeepSeek R1の計算リソース(FLOPs)のわずか25%しか消費しません。

「思考予算」とは、モデルが経験した強化学習(RL)の範囲を指します。2つのバージョンを提供しています。

  • M1-40K:40,000ステップの予算で訓練された非常に高性能なモデル。
  • M1-80K:80,000ステップの予算でさらに高度な推論能力を持つバージョン。

当社のオンラインデモはウェブブラウザのみを必要としますが、M1をローカルで実行するにはそのサイズのため要求が高いです。以下を推奨します。

  • モデルの重みを保持するための十分なVRAMを備えたハイエンドGPUセットアップ。
  • Python 3.8以降。
  • PyTorchやHugging Faceエコシステムなどのフレームワークに精通していること。

MiniMax-M1 無料オンラインデモ - オープンウェイト推論LLM

MiniMax-M1モデルをオンラインで無料で試す。このオープンウェイトLLMは100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、AIソフトウェアエンジニアリング、長文コンテキスト推論、複雑な問題解決に最適化されています。今すぐ登録なしでMiniMax M1ハイブリッドアテンションモデルの無料デモにアクセスし、最先端のパフォーマンスを体験してください。

MiniMax-M1オンラインデモを選ぶ理由