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　　MiniMax發布新款開源大模型，稱其性價比優于DeepSeek。

　　6月17日，國內大模型獨角獸MiniMax發布世界上第一個開源的大規?；旌霞軜嫷耐评砟Ｐ蚆iniMax-M1 ，這也是“MiniMaxWeek”系列發布活動的首個對外發布。

　　據MiniMax介紹，M1在面向生產力的復雜場景中能力是開源模型中的最好一檔，超過國內的閉源模型，接近海外的最領先模型，同時又有業內最高的性價比。

　　MiniMax披露，M1的優勢是支持目前業內最高的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，以及業內最長的8萬Token推理輸出。

　　此次MiniMaxM1的最大優勢之一體現在成本上。根據M1大模型分析自身的技術優勢顯示，MiniMaxM1采用低成本訓練，僅用512塊H800GPU三周時間，成本53.47萬美元（約385萬元）。

　　MiniMax稱，得益于以閃電注意力機制為主的混合架構，從而在計算長的上下文輸入以及深度推理的時候顯著高效。根據推算，在生成長度為10萬tokens的場景下，MiniMax-M1的計算量（FLOPs）為DeepSeekR1的25% ，在長文本處理任務中具備顯著優勢。

　　據M1的分析表示，MiniMaxM1的核心優勢在于超長上下文處理能力和極低的算力消耗，同時在復雜任務（如工具調用、長文本理解）中表現接近甚至超越DeepSeekR1 ，提供更靈活的API定價策略，尤其適合需要處理百萬級token的場景（如法律文檔分析、代碼庫理解）。DeepSeekR1則在傳統數學推理和編程基準測試中略占優勢，但受限于上下文長度和計算效率，在長文本任務中明顯落后M1。

　　價格方面，M1在MiniMaxAPP和Web上支持不限量免費使用。在API方面，第一檔0-32k的輸入長度時，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，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，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的“風向標”。此前字節跳動旗下火山引擎最新發布豆包大模型1.6 ，首創按“輸入長度 ”區間定價，深度思考、多模態能力與基礎語言模型統一價格，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，為行業最低。

　　不過，被視為集體競爭對手的DeepSeekR1也在持續升級中。5月29日，據DeepSeek公告，DeepSeekR1模型已完成小版本升級，當前版本為DeepSeek-R1-0528。用戶通過官方網站、APP或小程序進入對話界面后，開啟“深度思考”功能即可體驗最新版本。API也已同步更新，調用方式不變。

　　新版DeepSeekR1針對“幻覺”問題進行了優化。與舊版相比，更新后的模型在改寫潤色、總結摘要、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確、可靠的結果。

　　從社交媒體的反饋來看，網友最為關注的是此次DeepSeekR1更新后的思考時間變長。據測評顯示，此次DeepSeek單任務處理時長可達30-60分鐘。

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