之前一直传闻Minimax正在憋大招，现在，这个“大招”终于来了。
以下是官方介绍:MiniMax-M1是全球首款开源权重的大规模混合注意力推理模型。MiniMax-M1 采用混合专家模型 (MoE) 架构，并结合了闪电注意力机制。该模型基于之前的 MiniMax-Text-01 模型开发，总共包含 4560 亿参数，每个词元 (token) 激活 459 亿参数，和 MiniMax-Text-01 一致。
M1 模型原生支持 100 万词元的上下文长度，是 DeepSeek R1 上下文大小的 8 倍。此外，MiniMax-M1 中的闪电注意力机制能够高效扩展测试时的计算。例如，与 DeepSeek R1 相比，在生成长度为 10 万词元时，M1 消耗的浮点运算次数 (FLOPs) 仅为其 25%。这些特性使 M1 特别适用于需要处理长输入并进行深度思考的复杂任务。
官方选了一些比较好看的榜来画图，实际评测数据中也有不少榜单打不过r1和qwen3。
目前模型已经上传hf，根据思考预算分为40k和80k两个模型。
官网也已上线，大家可去官网免费体验。
API 已出，官网API定价：
输入0.8元/百万token， 输出8元/百万token（输入长度0-32k）
输入1.2元/百万token， 输出16元/百万token（输入长度32k-128k）
输入2.4元/百万token， 输出24元/百万token（输入长度128k+）
批量推理五折。
这一价格略高于豆包1.6，略低于deepseek R1
