MiniMax發(fā)布新款開源大模型，稱其性價(jià)比優(yōu)于DeepSeek。
6月17日，國內(nèi)大模型獨(dú)角獸MiniMax發(fā)布世界上第一個(gè)開源的大規(guī)模混合架構(gòu)的推理模型MiniMax-M1 ，這也是“MiniMaxWeek”系列發(fā)布活動(dòng)的首個(gè)對外發(fā)布。
據(jù)MiniMax介紹 ，M1在面向生產(chǎn)力的復(fù)雜場景中能力是開源模型中的最好一檔，超過國內(nèi)的閉源模型 ，接近海外的最領(lǐng)先模型 ，同時(shí)又有業(yè)內(nèi)最高的性價(jià)比 。
MiniMax披露，M1的優(yōu)勢是支持目前業(yè)內(nèi)最高的100萬上下文的輸入 ，和閉源模型里面的GoogleGemini2.5Pro一樣 ，是DeepSeekR1的8倍，以及業(yè)內(nèi)最長的8萬Token推理輸出 。
此次MiniMaxM1的最大優(yōu)勢之一體現(xiàn)在成本上。根據(jù)M1大模型分析自身的技術(shù)優(yōu)勢顯示 ，MiniMaxM1采用低成本訓(xùn)練 ，僅用512塊H800GPU三周時(shí)間，成本53.47萬美元（約385萬元） 。
MiniMax稱 ，得益于以閃電注意力機(jī)制為主的混合架構(gòu) ，從而在計(jì)算長的上下文輸入以及深度推理的時(shí)候顯著高效 。根據(jù)推算，在生成長度為10萬tokens的場景下，MiniMax-M1的計(jì)算量（FLOPs）為DeepSeekR1的25% ，在長文本處理任務(wù)中具備顯著優(yōu)勢。
據(jù)M1的分析表示 ，MiniMaxM1的核心優(yōu)勢在于超長上下文處理能力和極低的算力消耗，同時(shí)在復(fù)雜任務(wù)（如工具調(diào)用、長文本理解）中表現(xiàn)接近甚至超越DeepSeekR1 ，提供更靈活的API定價(jià)策略 ，尤其適合需要處理百萬級(jí)token的場景（如法律文檔分析 、代碼庫理解） 。DeepSeekR1則在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)推理和編程基準(zhǔn)測試中略占優(yōu)勢，但受限于上下文長度和計(jì)算效率 ，在長文本任務(wù)中明顯落后M1 。
價(jià)格方面 ，M1在MiniMaxAPP和Web上支持不限量免費(fèi)使用。在API方面，第一檔0-32k的輸入長度時(shí) ，輸入0.8元/百萬token ，輸出8元/百萬token；第二檔32k-128k的輸入長度時(shí)，輸入1.2元/百萬token ，輸出16元/百萬token；第三檔128k-1M輸入長度時(shí) ，輸入2.4元/百萬token，輸出24元/百萬token 。
值得注意的是，DeepSeek已成為大模型廠商對標(biāo)的“風(fēng)向標(biāo)” 。此前字節(jié)跳動(dòng)旗下火山引擎最新發(fā)布豆包大模型1.6 ，首創(chuàng)按“輸入長度 ”區(qū)間定價(jià) ，深度思考 、多模態(tài)能力與基礎(chǔ)語言模型統(tǒng)一價(jià)格，稱其綜合成本只有DeepSeekR1三分之一 ，每生成一條5秒的1080P視頻只需3.67元 ，為行業(yè)最低。
不過，被視為集體競爭對手的DeepSeekR1也在持續(xù)升級(jí)中 。5月29日 ，據(jù)DeepSeek公告 ，DeepSeekR1模型已完成小版本升級(jí)，當(dāng)前版本為DeepSeek-R1-0528 。用戶通過官方網(wǎng)站、APP或小程序進(jìn)入對話界面后 ，開啟“深度思考 ”功能即可體驗(yàn)最新版本。API也已同步更新 ，調(diào)用方式不變。
新版DeepSeekR1針對“幻覺”問題進(jìn)行了優(yōu)化 。與舊版相比，更新后的模型在改寫潤色 、總結(jié)摘要 、閱讀理解等場景中 ，幻覺率降低45-50%左右 ，能夠有效地提供更為準(zhǔn)確、可靠的結(jié)果 。
從社交媒體的反饋來看，網(wǎng)友最為關(guān)注的是此次DeepSeekR1更新后的思考時(shí)間變長。據(jù)測評顯示，此次DeepSeek單任務(wù)處理時(shí)長可達(dá)30-60分鐘 。
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