線上體驗 MiniMax-M1

認識世界上第一個開放權重混合注意力推理模型。利用 1M Token 上下文的能力進行複雜問題解決和深度分析。無需註冊，無限免費存取。

免費試用 MiniMax-M1 開源程式碼
Minimax M1

線上試用 MiniMax-M1 - 100% 免費

免費解鎖下一代 AI 推理的力量，無需任何費用或註冊。

線上演示

透過我們功能齊全的演示，直接在瀏覽器中與 MiniMax-M1 互動。

  • 完整的 1M Token 上下文
  • 無需註冊
  • 高級推理能力
立即試用

本地安裝

使用我們的開放權重模型，在您自己的硬體上執行 MiniMax-M1。

  • 免費用於商業用途
  • 完整的模型權重存取
  • 社群驅動支援
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MiniMax-M1 成為遊戲規則改變者的原因

前所未有的推理能力

M1 採用混合 MoE 架構並經過高級 RL 訓練，擅長複雜的邏輯、編碼和多步驟問題解決。

海量 1M Token 上下文

單次處理即可分析整本書籍、大量研究論文或完整的程式碼庫，從而實現更深層次的理解和分析。

革命性效率

“閃電注意力”機制顯著降低了計算成本，使大規模 AI 更易於存取且更具永續性。

下載 MiniMax-M1 模型

模型 參數（總/活躍） 最大上下文 操作
MiniMax-M1-40K 456B / 45.9B 1M Tokens 前往儲存庫
MiniMax-M1-80K 456B / 45.9B 1M Tokens 前往儲存庫

關於 MiniMax-M1 的常見問題

MiniMax-M1 是一款最先進的開放權重大型語言模型，專為複雜推理而設計。其主要創新包括：

  • 混合專家混合 (MoE) 架構，兼具強大功能和效率。
  • 海量的 100 萬 token 上下文窗口，非常適合分析整個程式碼庫或研究論文。
  • “閃電注意力”機制，顯著減少長序列的計算量。

是的，MiniMax-M1 在寬鬆的開放權重許可下發布，因此無論是學術研究還是商業應用，均可完全免費使用，無需支付版稅或費用。

MiniMax-M1 樹立了新標準，特別是在特定領域。與其他強大的開放權重模型相比，M1 在複雜軟體工程、工具使用和長上下文任務中表現出卓越的性能。其效率也是一個主要優勢；在 100K token 生成長度下，它僅消耗 DeepSeek R1 計算資源 (FLOPs) 的 25%。

“思考預算”指的是模型所經歷的強化學習 (RL) 的程度。我們提供兩個版本：

  • M1-40K：一個經過 40,000 步預算訓練的高能力模型。
  • M1-80K：一個更高級的版本，擁有 80,000 步預算，可增強推理能力。

雖然我們的線上演示只需要一個網頁瀏覽器，但由於其大小，在本地執行 M1 要求很高。我們建議：

  • 配備大量 VRAM 的高階 GPU 設定，以儲存模型權重。
  • Python 3.8 或更高版本。
  • 熟悉 PyTorch 和 Hugging Face 生態系統等框架。