中国AI公司 MiniMax 正式宣布开源其新一代推理模型 MiniMax-M1 ，该模型以 4560亿参数规模、2.8亿激活参数 构建，原生支持 100万个token输入和8万个token输出 ，是目前全球首个开放权重的大规模混合注意力推理模型。

 

这一重磅发布的背后，不仅标志着中国企业在大模型研发领域持续突破边界，更意味着长上下文处理能力正式迈入“百万级”时代。

 

MiniMax-M1 是基于此前发布的 MiniMax-Text-01 模型进一步优化而来，采用了以下核心技术：

 

 

凭借这些创新设计，MiniMax-M1 在多个关键指标上超越当前主流开源模型，甚至接近国际领先水平。

 

 

 

MiniMax-M1 原生支持高达 100万token的输入长度 ，是 DeepSeek R1 的 8倍 ，与 Google Gemini 2.5 Pro 相当。同时支持 8万token输出长度 ，非常适合处理长文档、多轮对话、代码理解等需要深度上下文的任务。

 

 

为适应不同场景，MiniMax-M1 提供两种推理预算版本：

 

 

通过闪电注意力机制优化计算资源使用，在生成 100K token 时，FLOPs 仅为 DeepSeek R1 的 25% ，显著降低推理成本。

 

 

MiniMax-M1 经过大规模强化学习训练，擅长处理多种高难度任务，包括：

 

 

它能够识别并输出外部函数调用参数，便于与各类工具系统集成，具备极强的可操作性。

 

 

根据官方测试结果，MiniMax-M1 在多项标准基准测试中展现出卓越性能：

 

 

MiniMax 官方表示，该模型在性价比方面达到行业领先水平，是当前最具实用价值的开源推理模型之一。