MiniMax发布推理模型对标DeepSeek，算力成本仅约53万美元

6月17日，沉寂已久的六小龙之一MiniMax酝酿(yùnniàng)了一个大动作，宣布将连续五天(wǔtiān)发布重要更新。今天第一弹是(dànshì)开源首个推理模型MiniMax-M1。 根据(gēnjù)官方的报告，MiniMax-M1多项基准(jīzhǔn)测试比肩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，基于两大技术创新，MiniMax-M1训练过程高效得“超出预期(yùqī)”，只用了(le)3周时间、512块(kuài)H800 GPU就完成强化学习训练阶段，算力租赁成本仅53.47万美元(wànměiyuán)。这比一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测评(cèpíng)(cèpíng)。前illasoft技术(jìshù)总监@karminski在社交平台发布了自己对MiniMax-M1的测评，认可其是“开源MoE第一梯队”。 @karminski着重(zhuózhòng)测试了MiniMax-M1-80K的写代码(dàimǎ)能力，用“拆(chāi)烟囱”这一编程案例实测发现，MiniMax-M1-80K在(zài)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(tōngguò)，这可能得益于其“训练材料足够新”和“思考时(shí)多次反刍成功避坑”的能力。 缺点是，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发散的问题, 但反过来编程(biānchéng)的指令遵循和(hé)精确性会更好。另外光影效果不是很好，也是训练不足(bùzú)的地方。 也有(yǒu)网友提到，测试发现MiniMax-M1模型(móxíng)中文写作(xiězuò)是严谨优先的，幻觉较低，以遵循文本和指令为第一。这在注重发散的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这一新模型最大的(de)亮点还是(háishì)100万的上下文窗口长度，和闭源模型里的谷歌 Gemini 2.5 Pro一样，是DeepSeek R1的 8倍(bèi)。 依托(yītuō)这一基础，M1系列在长上下文理解任务中 (MRCR)表现较优，从(cóng)测试指标看，超越了所有开源权重模型(móxíng)，甚至超越海外的顶尖模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅(jǐn)微弱差距落后于Gemini 2.5 Pro。 “无限长(zhǎng)的(de)长文本(wénběn)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。”云启资本合伙人陈昱在6月的大会论坛上表示。云启是MiniMax的天使轮投资机构。 TAU-bench是一(yī)个评估AI智能体在(zài)真实世界(zhēnshíshìjiè)环境(huánjìng)中可靠性的(de)基准测试，在这一指标中，MiniMax-M1表现较为出色，超越了DeepSeeK-R1-0528和谷歌的Gemini-2.5 Pro，在全球仅次于OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在(zài)代码能力（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著(xiǎnzhù)超越大部分开源模型，仅微弱差距次于DeepSeek最新发布的(de)R1。 MiniMax表示(biǎoshì)，MiniMax-M1的长文本能力得益于闪电注意力机制(jīzhì)为主的混合架构，这一(zhèyī)架构使得M1在进行长文本的上下文输入和(hé)深度推理时均有算力(yǒusuànlì)效率优势。MiniMax举例称，在用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提出的另一创新是强化学习(xuéxí)算法CISPO。官方博客表示，在数学AIME的实验中，这(zhè)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(zǎoqī)使用的 GRPO。这也(yě)是最终(zuìzhōng)算力成本不到54万美元的原因。 因为相对高效(gāoxiào)的训练(xùnliàn)和推理算力使用，MiniMax的定价性价比较高，官方直接对标性价比之王DeepSeek喊话，“两种模式都比 DeepSeek-R1 性价比更高(gènggāo)，另一种模式DeepSeek模型不(bù)支持。” MiniMax-M1的定价(dìngjià)采用阶梯式，随输入长度增加而提高： 0-32k 输入：输入 0.8元/百万(bǎiwàn)token，输出(shūchū) 8元/百万token 32k-128k输入：输入 1.2元(yuán)/百万(bǎiwàn)token，输出 16元/百万token 128k-1M 输入(shūrù)：输入 2.4元/百万token，输出(shūchū) 24元/百万token 几乎与MiniMax同时，六小龙之中(zhīzhōng)的另外(lìngwài)一家月之暗面也在今日开源了编程模型(móxíng) Kimi-Dev-72B。根据官方发布的信息，这一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(qǔde)了全球最高开源模型水平，成绩超过了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试发现(fāxiàn)，“同样是生成拆烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用 Claude-4-Sonnet修改了3个bug 才能(cáinéng)运行(xíng)。”此外，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(duō)细节(xìjié)都没有实现。 这引发了对其高分是否源于“过拟合”的质疑，这是机器学习中的常见问题，指模型在训练集上(jíshàng)表现优异，但(dàn)在未见过的新(xīn)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六小龙有的出现高管出走风波，有的沉寂已久，埋头训练半年(bànnián)，看起来这些厂商已经做好了新的准备(zhǔnbèi)，继续(jìxù)加入这场大模型之争中。 MiniMax预告，后续四天将(jiāng)有更多更新。此前“海螺02（0616）”视频模型已现身AI视频竞技场(jìngjìchǎng)，并取得第二名的佳绩，业界普遍预期海螺新版本即将正式亮相(liàngxiàng)。如果海螺能延续M1在成本或能力上的突破(tūpò)，或将进一步搅动多模态AI的格局。 (本文来自第一财经(cáijīng))