在线体验 MiniMax-M1

认识世界上第一个开放权重混合注意力推理模型。利用 1M Token 上下文的能力进行复杂问题解决和深度分析。无需注册，无限免费访问。

免费试用 MiniMax-M1 开源代码
Minimax M1

在线试用 MiniMax-M1 - 100% 免费

免费解锁下一代 AI 推理的力量，无需任何费用或注册。

在线演示

通过我们功能齐全的演示，直接在浏览器中与 MiniMax-M1 交互。

  • 完整的 1M Token 上下文
  • 无需注册
  • 高级推理能力
立即试用

本地安装

使用我们的开放权重模型，在您自己的硬件上运行 MiniMax-M1。

  • 免费用于商业用途
  • 完整的模型权重访问
  • 社区驱动支持
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MiniMax-M1 成为游戏规则改变者的原因

前所未有的推理能力

M1 采用混合 MoE 架构并经过高级 RL 训练，擅长复杂的逻辑、编码和多步问题解决。

海量 1M Token 上下文

单次处理即可分析整本书籍、大量研究论文或完整的代码库，从而实现更深层次的理解和分析。

革命性效率

“闪电注意力”机制显著降低了计算成本，使大规模 AI 更易于访问且更具可持续性。

下载 MiniMax-M1 模型

模型 参数（总/活跃） 最大上下文 操作
MiniMax-M1-40K 456B / 45.9B 1M Tokens 前往仓库
MiniMax-M1-80K 456B / 45.9B 1M Tokens 前往仓库

关于 MiniMax-M1 的常见问题

MiniMax-M1 是一款最先进的开放权重大型语言模型，专为复杂推理而设计。其主要创新包括：

  • 混合专家混合 (MoE) 架构，兼具强大功能和效率。
  • 海量的 100 万 token 上下文窗口，非常适合分析整个代码库或研究论文。
  • “闪电注意力”机制，显著减少长序列的计算量。

是的，MiniMax-M1 在宽松的开放权重许可下发布，因此无论是学术研究还是商业应用，均可完全免费使用，无需支付版税或费用。

MiniMax-M1 树立了新标准，特别是在特定领域。与其他强大的开放权重模型相比，M1 在复杂软件工程、工具使用和长上下文任务中表现出卓越的性能。其效率也是一个主要优势；在 100K token 生成长度下，它仅消耗 DeepSeek R1 计算资源 (FLOPs) 的 25%。

“思维预算”指的是模型所经历的强化学习 (RL) 的程度。我们提供两个版本：

  • M1-40K：一个经过 40,000 步预算训练的高能力模型。
  • M1-80K：一个更高级的版本，拥有 80,000 步预算，可增强推理能力。

虽然我们的在线演示只需要一个网页浏览器，但由于其大小，在本地运行 M1 要求很高。我们建议：

  • 配备大量 VRAM 的高端 GPU 设置，以存储模型权重。
  • Python 3.8 或更高版本。
  • 熟悉 PyTorch 和 Hugging Face 生态系统等框架。