MiniMax-M1-80k

MiniMax-M1 是一個開放權重，大規模混合注意力推理模型，具有 456 B 個參數和每個 token 激活 45.9 B。它本地支持 1 M-token 上下文，閃電注意力實現了比 DeepSeek R1 在 100 K tokens 下節省 75% FLOPs，並利用 MoE 架構。使用 CISPO 和混合設計的高效 RL 訓練在長輸入推理和真實世界軟體工程任務上達到最先進的性能。