IT时报记者 毛宇

在人工智能竞赛进入“下半场”的今天，模型性能的比拼已不再是唯一焦点，高效、低成本、强推理能力正成为定义下一代AI核心竞争力的关键。6月17日凌晨，上海AI独角兽MiniMax正式发布其自主研发的MiniMax-M1系列模型。

M1被定义为“全球首个开源的大规模混合架构推理模型”，正成为Agent（智能体）时代的首选开源基座模型。其技术报告显示，M1模型处理百万级Token（文本被分割后的最小处理单元）长文本能力突出，成为目前上下文最长的推理模型；其RL（强化训练）成本下降一个量级，成本仅53万美金（约合人民币380万元）；在工具使用场景（TAU-bench）中MiniMax-M1-40k同样领跑所有开源权重模型，超过Gemini-2.5 Pro。

（开源技术报告截图）

倒逼行业“真开源”

“性能比肩DeepSeek-R1”“又一次卷到硅谷了”，M1发布后，技术社区和行业观察者迅速给出高度评价。

MiniMax不仅开源了模型权重，还以极具竞争力的价格提供API服务。其定价策略清晰地体现了成本优势：0～32k Token输入0.8元/百万Token，输出8元/百万Token；32k～128k Token输入1.2元/百万Token，输出16元/百万Token；128k～1M Token输入2.4元/百万Token，输出24元/百万Token。

此外，MiniMax宣布，在其自有的App和Web端，M1模型将保持不限量免费使用，这无疑将极大地推动其技术的普及和应用。

性能上，MiniMax在业内公认的17个主流评测集上对M1进行全面“大考”，结果显示，M1在软件工程、长文本理解和工具使用等面向生产力的复杂场景中，优势尤为突出。代码能力（SWE-bench）M1-40k和M1-80k版本分别取得了55.6%和56.0%的好成绩，超越其他所有开源模型，稳居第一梯队。

长文本（MRCR）依托百万级上下文窗口，M1系列甚至击败了OpenAI的GPT-4o和Anthropic的Claude 3 Opus，在全球范围内仅以微弱差距落后于谷歌的Gemini2.5 Pro，位列全球第二。

工具调用（TAU-bench）在模拟真实世界工具调用的复杂场景中，M1-40k模型再次领跑所有开源模型，甚至超越了闭源的Gemini-2.5 Pro，展现了其作为AI智能体基座模型的巨大潜力。

值得注意的是，在绝大多数基准测试中，拥有更长推理能力的M1-80k版本始终优于M1-40k，充分证明其架构在扩展计算资源时的有效性和可塑性。

线性注意力混合构架与CISPO算法

MiniMax-M1的性能根植于其独特的架构设计和算法创新。

其中，两大核心技术——线性注意力机制（Lightning Attention）混合构架和更快的强化学习算法CISPO（Clipped IS-weight Policy Optimization），构成了其高效能、低成本的基石。

长文本处理能力是衡量现代大模型先进性的“试金石”。M1模型原生支持高达100万Token的上下文窗口，同时还支持业内最长8万Token推理输出，为处理复杂文档分析、长篇代码生成等任务提供了更多可能性。

实现这一突破的关键，在于MiniMax独创的Lightning Attention混合构架。传统Transformer模型在处理长序列时，注意力机制的计算量会随序列长度呈平方级增长，成为制约性能和成本的主要瓶颈。M1的混合架构，特别是注意力机制，能够显著优化长下文输入的计算效率。

报告提到，在进行8万Token的深度推理时，M1所需的算力仅为DeepSeek R1的约30%；生成10万token时，推理算力只需要DeepSeek R1的25%。效率的提升，直接转化为训练和推理阶段巨大的成本优势。

MiniMax此次提出的CISPO算法，另辟蹊径，通过裁剪重要性采样权重，而非传统算法中调整Token的更新方式，来提升强化学习的效率和稳定性。实验数据显示，在AIME（AI-powered Moral Evaluator）等测试中，CISPO的收敛性能比字节跳动近期提出的DAPO算法快一倍，也显著优于DeepSeek早期使用的GRPO算法。

更快的收敛意味着更少的训练时间和资源消耗。

得益于CISPO的高效，M1模型的整个强化学习阶段仅使用了512块H800 GPU，耗时三周，成本仅为53.5万美元。MiniMax官方表示，这一成本“比最初的预期少了一个数量级”。

在AIME 2024测试集上，CISPO的性能同比优于GRPO和DAPO

分析人士认为，M1模型为开发者和企业提供了一个高性能、低门槛的新选择，也用事实证明了通过技术创新可以有效打破“算力—资本”的壁垒。当下，“卷成本、卷效率”的竞争模式，将倒逼更多模型厂商走向真正的技术驱动和价值创造，而非停留在参数和估值的虚假繁荣中。

M1的发布仅仅是MiniMax“开源周”的序幕，接下来的四个工作日，MiniMax计划每天发布一项新的技术或产品更新，。同时，MiniMax正积极与国家超算平台、vLLM等业界主流开源框架合作，确保开发者能够轻松、高效地部署和使用M1模型。