約MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1は、456 Bパラメータとトークンあたり45.9 Bがアクティブなオープンウェイトの大規模ハイブリッドアテンション推論モデルです。これはネイティブに1 M-tokenコンテキストをサポートし、ライトニングアテンションによりDeepSeek R1で100 K tokenの際に75%のFLOPsを節約し、MoEアーキテクチャを活用しています。CISPOとハイブリッド設計による効率的なRLトレーニングにより、長いInput推論および現実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクで最先端のパフォーマンスを実現します。
MiniMax-M1-80kの1M-tokenコンテキストと高度な推論が、さまざまな分野における複雑な現実の課題にどのように取り組むかを発見します。
科学的発見の加速
広大なデータセットを分析し、複雑な証明を生成して検証し、深く段階的な推論を持つ技術論文をドラフトすることで、研究を加速します。
ユースケースの例：
"遺伝学研究者を支援し、50万行のシーケンシングデータを分析して新しい遺伝子相互作用を特定し、分析時間を数週間短縮し、新しい実験経路を提案しました。"
高度なソフトウェア工学
デバッグを超えて、MiniMax-M1-80kはコードベース全体を分析し、アーキテクチャの欠陥を特定し、セキュリティ強化を提案し、深いアルゴリズム理解でパフォーマンスを最適化します。
ユースケースの例：
"大規模なPythonデータ処理パイプラインでの重大な競合状態を同時実行経路を推論して特定し、データの整合性とスループットを改善する正確な解決策を提供しました。"
深い金融および市場インテリジェンス
広範な財務報告書と市場データ（1M tokens）に対して多段階の定量分析を行い、因果関係を推論し、詳細で実行可能な戦略的推奨を生成します。
ユースケースの例：
"ターゲット企業の過去5年間の財務諸表、市場ニュース、規制文書（50万 Texts以上）を分析して、隠れたリスクとシナジーの機会を強調する包括的なM&Aデューデリジェンスレポートを作成しました。"
包括的なシステムおよび契約監査
AIを展開して、法的契約からエンジニアリングの設計図まで複雑なシステムを監査し、論理的依存関係を推論して不一致を特定し、潜在的な脆弱性やコンプライアンス問題を指摘します。
ユースケースの例：
"マルチテナントSaaSプラットフォームの複雑なクラウドインフラストラクチャ構成（Terraformファイル、ネットワークポリシー、IAMロール）をレビューし、いくつかのセキュリティの誤設定および業界標準に対するコンプライアンスのギャップを特定しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
hybrid-attention Mixture-of-Experts (MoE)
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
はい
合計パラメータ
456B
アクティブ化されたパラメータ
45.9B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
MiniMaxAI
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MiniMax-M2.5
リリース日：2026/02/15
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
MiniMaxAI
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MiniMax-M2.1
リリース日：2025/12/23
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
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MiniMax-M2
リリース日：2025/10/28
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
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MiniMax-M1-80k
リリース日：2025/06/17
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
