MiniMax发布推理模型对标DeepSeek，算力成本仅约53万美元

6月17日(rì)，沉寂已久的六小龙之一MiniMax酝酿了一个大动作，宣布(xuānbù)将连续五天发布(fābù)重要更新。今天第一弹是开源首个推理模型MiniMax-M1。 根据(gēnjù)官方的报告，MiniMax-M1多项基准测试比肩(bǐjiān)DeepSeek-R1、Qwen3等开源模型，接近海外的最领先模型。 官方博客还提到，基于(jīyú)两大技术创新，MiniMax-M1训练过程高效得“超出(chāochū)预期”，只用了3周时间、512块H800 GPU就完成(wánchéng)强化学习训练阶段，算力租赁成本仅53.47万美元。这比一(yī)开始的预期少了一个数量级。 多位开发者已经第一时间展开(zhǎnkāi)测评(cèpíng)。前illasoft技术总监@karminski在社交平台发布了自己对MiniMax-M1的测评，认可其是(qíshì)“开源MoE第一梯队”。 @karminski着重测试(cèshì)了MiniMax-M1-80K的(de)(de)写代码能力，用“拆烟囱”这一编程(biānchéng)案例实测(shícè)发现，MiniMax-M1-80K在提示词下一次过，他提到DeepSeek-R1-0528 甚至 Gemini-2.5-Pro 都没能一次通过，这可能得益于其“训练(xùnliàn)材料足够新”和“思考时多次反刍成功避坑”的能力。 缺点(quēdiǎn)是，从生成(shēngchéng)的前端页面来看, 样式不是很美观，因此用来生成高度创意的内容可能会面临不够(bùgòu)发散的问题, 但反过来编程的指令遵循和精确性会更好。另外光影效果不是很好，也是训练不足的地方(dìfāng)。 也有网友提到，测试(cèshì)发现(fāxiàn)MiniMax-M1模型中文写作是严谨优先的，幻觉较低，以遵循文本和指令为第一。这在注重(zhùzhòng)发散的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这一新模型最大的亮点还是100万的上下文(shàngxiàwén)窗口长度，和(hé)闭源模型里的谷歌(gǔgē) Gemini 2.5 Pro一样，是DeepSeek R1的 8倍。 依托这一基础，M1系列(xìliè)在长上下文(shàngxiàwén)理解任务中 (MRCR)表现较优，从测试指标(zhǐbiāo)看(kàn)，超越了所有开源权重模型，甚至超越海外的顶尖模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅微弱差距落后于Gemini 2.5 Pro。 “无限长(zhǎng)的长文本能力是MiniMax团队一直在打磨的重要维度，对于做社交应用(yìngyòng)、情感陪伴应用，Agent等来说是很关键的技术。”云启(yúnqǐ)资本合伙人陈昱在6月的大会论坛上(shàng)表示。云启是MiniMax的天使轮投资机构。 TAU-bench是一个评估AI智能体在(zài)(zài)真实世界环境中可靠性的基准测试，在这(zhè)一指标中，MiniMax-M1表现较为出色，超越(chāoyuè)了DeepSeeK-R1-0528和(hé)谷歌的Gemini-2.5 Pro，在全球仅次于OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在代码(dàimǎ)能力（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著(xiǎnzhù)超越大部分(dàbùfèn)开源模型，仅微弱差距次于DeepSeek最新发布的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的长文本能力得益于闪电注意力机制为主的混合架构，这一架构使得(shǐde)M1在(zài)进行长文本的上下文输入(shūrù)和深度推理时均有算力效率(xiàolǜ)优势。MiniMax举例称，在用(yòng)8万Token深度推理的时候，只需要使用DeepSeek R1约30%的算力。 除此之外，MiniMax提出的(de)另一创新是(shì)强化(qiánghuà)学习算法CISPO。官方博客表示，在数学(shùxué)AIME的实验中，这比字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍，显著优于 DeepSeek早期使用的 GRPO。这也是最终算力成本不到54万美元(wànměiyuán)的原因。 因为相对(xiāngduì)高(gāo)效的训练和推理算力使用(shǐyòng)，MiniMax的定价性价比较高，官方直接对标性价比之王DeepSeek喊话，“两种模式(móshì)都比 DeepSeek-R1 性价比更高，另一种模式DeepSeek模型不支持。” MiniMax-M1的定价采用阶梯式，随输入长度(chángdù)增加而提高： 0-32k 输入：输入 0.8元(yuán)/百万(bǎiwàn)token，输出 8元/百万token 32k-128k输入(shūrù)：输入 1.2元/百万token，输出(shūchū) 16元/百万token 128k-1M 输入(shūrù)：输入 2.4元/百万(bǎiwàn)token，输出 24元/百万token 几乎与MiniMax同时(tóngshí)，六小龙之中(zhīzhōng)的另外一家月之暗面(ànmiàn)也在今日开源了编程模型 Kimi-Dev-72B。根据官方发布的信息，这一(zhèyī)模型是基于阿里云的Qwen2.5-72B 微调得到的。根据报告，这一模型在SWE-bench编程基准(jīzhǔn)测试中取得了全球最高开源模型水平，成绩超过了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试(cèshì)发现，“同样是生成(shēngchéng)(shēngchéng)拆烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用 Claude-4-Sonnet修改(xiūgǎi)了3个bug 才能运行。”此外(cǐwài)，这一案例基本需要600-800行代码才能完成, Kimi-Dev-72B只生成了220行, 较多细节都没有实现。 这引发了对其高分是否源于(yuányú)“过拟合”的质疑，这是机器学习中的常见问题，指(zhǐ)模型在训练(xùnliàn)集上表现优异，但在未见过的新数据上预测能力显著下降。目前月之暗面尚未发布详细技术报告。 DeepSeek在年初搅动风暴后，AI六小龙有的(de)出现高管出走风波，有的沉寂已久，埋头训练半年，看起来这些厂商已经做好了新的准备，继续加入(jiārù)这场大模型之争中(zhōng)。 MiniMax预告(yùgào)，后续四天将有更多更新。此前“海螺(hǎiluó)02（0616）”视频模型已(yǐ)现身AI视频竞技场，并取得第二名的佳绩，业界普遍预期海螺新版本(bǎnběn)即将正式亮相。如果海螺能延续M1在成本或能力上的突破，或将进一步搅动多模态AI的格局。 (本文来自第一(dìyī)财经)