MiniMax-M1-80k
О MiniMax-M1-80k
МиниМакс-М1 — это модель гибридного внимания с открытым весом и крупномасштабным моделированием с 456 млрд параметрами и 45,9 млрд активированными на каждый token. Она изначально поддерживает контекст с 1 млн token, молниеносное внимание, обеспечивающее экономию 75% FLOPs по сравнению с DeepSeek R1 на 100 тыс. tokens, и использует архитектуру MoE. Эффективное обучение с подкреплением с CISPO и гибридный дизайн обеспечивают передовую производительность на задачах долгосрочного reasoning и задачах реального инжиниринга программного обеспечения.
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Hybrid MoE
Калибровка
Да
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
456B
Активированные параметры
45.9B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
131K
Максимум Tokens
131K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
Общий Контекст:
197K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
Общий Контекст:
197K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M3
Общий Контекст:
1049K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.5
Общий Контекст:
197K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
