总部位于上海的人工智能公司MiniMax发布了一款开源推理模型，在性能和成本方面对中国竞争对手DeepSeek以及美国的Anthropic、OpenAI和Google发起挑战。
MiniMax-M1于周一基于Apache软件许可证发布，因此是真正的开源模型，这与Meta的Llama系列（采用非开源的社区许可证）和DeepSeek（仅部分采用开源许可证）形成鲜明对比。
MiniMax在博客文章中自豪地表示："在复杂的生产力导向场景中，M1的能力在开源模型中名列前茅，超越了国内闭源模型，接近领先的海外模型，同时提供业界最佳的成本效益。"
根据博客文章，M1在多个基准测试（AIME 2024、LiveCodeBench、SWE-bench Verified、Tau-bench和MRCR）上与OpenAI o3、Gemini 2.5 Pro、Claude 4 Opus、DeepSeek R1、DeepSeek R1-0528和Qwen3-235B展开竞争，在不同程度上领先或落后于其他模型。虽然供应商提供的基准测试结果需要谨慎对待，但源代码已在GitHub上公开，用户可以独立验证其性能。
MiniMax明确表示要取代DeepSeek成为行业颠覆者，特别强调其上下文窗口（能够处理的输入量）达到100万个token，与Google Gemini 2.5 Pro相当，是DeepSeek R1容量的八倍。
在输出方面，该模型可以处理8万个token，优于DeepSeek的6.4万token容量，但略逊于OpenAI o3的10万token输出能力。
得到阿里巴巴集团、腾讯和IDG资本支持的MiniMax声称，其Lightning Attention机制通过改善注意力矩阵计算方式，提高了训练和推理效率，使M1模型在处理长上下文输入和推理时具有优势。
该公司声称："例如，在执行8万token的深度推理时，它只需要DeepSeek R1约30%的计算能力。这一特性使我们在训练和推理方面都具有显著的计算效率优势。"
这种更高效的计算方法，结合名为CISPO的改进强化学习算法（详见M1技术报告），转化为更低的计算成本。
MiniMax声称："整个强化学习阶段仅使用512块英伟达H800芯片运行三周，租赁成本仅为53.74万美元。这比最初预期少了一个数量级。"
