MiniMax-M1-80k
Tentang MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1 adalah model penalaran hibrida perhatian skala besar dan bobot terbuka dengan 456 B parameter dan 45,9 B diaktifkan per token. Ini secara bawaan mendukung konteks 1 M-token, perhatian kilat memungkinkan penghematan 75% FLOPs vs DeepSeek R1 pada 100 K tokens, dan memanfaatkan arsitektur MoE. Pelatihan RL efisien dengan CISPO dan desain hibrida menghasilkan kinerja terkini pada penalaran input panjang dan tugas rekayasa perangkat lunak dunia nyata.
Temukan bagaimana konteks 1M-token MiniMax-M1-80k dan penalaran lanjutan menangani tantangan kompleks di dunia nyata dalam berbagai domain yang beragam.
Akselerasi Penemuan Ilmiah
Mempercepat penelitian dengan menganalisis kumpulan data yang besar, menghasilkan dan memverifikasi bukti kompleks, dan menyusun makalah teknis dengan penalaran yang mendalam dan langkah demi langkah.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membantu seorang peneliti genomika dengan menganalisis 500 ribu baris data sequensing untuk mengidentifikasi interaksi gen baru, mengurangi waktu analisis selama minggu dan menyarankan jalur eksperimental baru."
Rekayasa Perangkat Lunak Lanjutan
Di luar debugging, MiniMax-M1-80k menganalisis seluruh basis kode, mengidentifikasi kekurangan arsitektur, menyarankan peningkatan keamanan, dan mengoptimalkan kinerja dengan pemahaman algoritmik yang mendalam.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengidentifikasi keadaan balapan kritis dalam pipeline pemrosesan data Python skala besar dengan menalar jalur eksekusi konkuren, memberikan perbaikan tepat yang meningkatkan integritas data dan throughput."
Kecerdasan Pasar & Finansial yang Mendalam
Melakukan analisis kuantitatif multi-langkah pada laporan keuangan dan data pasar yang luas (1M tokens), menyimpulkan hubungan sebab-akibat dan menghasilkan rekomendasi strategis yang rinci dan dapat ditindaklanjuti.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Menganalisis laporan keuangan lima tahun terakhir perusahaan target, berita pasar, dan dokumen regulasi (lebih dari 500 ribu tokens) untuk menghasilkan laporan uji tuntas M&A yang komprehensif, menyoroti risiko tersembunyi dan peluang sinergi."
Audit Sistem & Kontrak yang Komprehensif
Menggunakan AI untuk mengaudit sistem yang kompleks, dari kontrak hukum hingga skema rekayasa, dengan menalar ketergantungan logis, mengidentifikasi ketidakkonsistenan, dan menandai potensi kerentanan atau masalah kepatuhan.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Meninjau konfigurasi infrastruktur cloud yang kompleks (file Terraform, kebijakan jaringan, peran IAM) untuk platform SaaS multi-tenant, mengidentifikasi beberapa kesalahan konfigurasi keamanan dan kesenjangan kepatuhan terhadap standar industri."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
hybrid-attention Mixture-of-Experts (MoE)
Terkalibrasi
Ya
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
456B
Parameter yang Diaktifkan
45.9B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
131K
Max Tokens
131K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.5
Dirilis pada: 15 Feb 2026
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
Dirilis pada: 23 Des 2025
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
Dirilis pada: 28 Okt 2025
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
Dirilis pada: 17 Jun 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
