정보에 대해서MiniMax-M1-80k
MiniMax-M1은 456 B 매개변수와 토큰당 45.9 B 활성화를 가진 오픈 웨이트, 대규모 하이브리드 주의 추론 모델입니다. 본래 1 M-token 콘텍스트를 지원하며, 번개 같은 주의로 100 K tokens에서 DeepSeek R1 대비 75%의 FLOPs 절약을 가능하게 하고, MoE 아키텍처를 활용합니다. CISPO와의 효율적인 RL 훈련과 하이브리드 설계를 통해 긴 Input 추론과 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 최첨단 성능을 발휘합니다.
MiniMax-M1-80k의 1M-token 컨텍스트와 고급 추론이 다양한 분야의 복잡한 실제 문제를 어떻게 해결하는지 발견하십시오.
과학적 발견 가속화
방대한 데이터 세트를 분석하고 복잡한 증명을 생성 및 검증하며 깊이 있는 단계별 추론을 통해 기술 문서를 작성하여 연구를 가속화하십시오.
사용 사례 예제:
"유전자 연구자를 도와 50만 라인의 시퀀싱 데이터를 분석하여 새로운 유전자 상호작용을 식별하고 분석 시간을 몇 주 단축하며 새로운 실험 경로를 제안했습니다."
고급 소프트웨어 엔지니어링
디버깅을 넘어 MiniMax-M1-80k는 전체 코드베이스를 분석하고, 아키텍처적인 결함을 식별하며, 보안 향상을 제안하고, 깊이 있는 알고리즘 이해를 통해 성능을 최적화합니다.
사용 사례 예제:
"대규모 파이썬 데이터 처리 파이프라인의 중요한 경쟁 조건을 식별하여 동시 실행 경로를 통해 추론하고 데이터 무결성과 처리량을 개선하는 정확한 수정을 제공했습니다."
심층 금융 및 시장 정보
광범위한 금융 보고서와 시장 데이터(1M tokens)에 대한 다단계 정량 분석을 수행하여 인과 관계를 유추하고 상세하고 실행 가능한 전략적 권장 사항을 생성하십시오.
사용 사례 예제:
"목표 기업의 지난 5년간의 재무제표, 시장 뉴스 및 규제 제출물(총 50만 tokens 이상)을 분석하여 숨겨진 위험과 시너지 기회를 강조하는 포괄적인 M&A 실사 보고서를 작성했습니다."
종합 시스템 및 계약 감사
AI를 활용하여 복잡한 시스템을 감사하고, 논리적 의존성을 통해 추론하며 불일치를 식별하고 잠재적 취약성 또는 컴플라이언스 문제를 표시합니다.
사용 사례 예제:
"멀티 테넌트 SaaS 플랫폼의 복잡한 클라우드 인프라 구성(Terraform 파일, 네트워크 정책, IAM 역할)을 검토하여 여러 보안 설정 오류와 산업 표준에 대한 컴플라이언스 격차를 식별했습니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
교정된
네
전문가의 혼합
네
총 매개변수
456B
활성화된 매개변수
45.9B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
131K
Max Tokens
131K
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.5
출시일: 2026. 2. 15.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
출시일: 2025. 12. 23.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
출시일: 2025. 10. 28.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
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1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
출시일: 2025. 6. 17.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
