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总部位于上海的人工智能独角兽企业MiniMax突然放了个大招。

6月17日，MiniMax正式发布其自主研发的MiniMax-M1（以下简称M1）系列模型。根据MiniMax方面的介绍，M1被定义为“全球首个开源的大规模混合架构推理模型”。

此外，技术报告显示：M1模型在处理百万Token（大模型处理文本时的最小单位）级长文本的能力方面实现了重大突破，成为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，推理效率则数倍于竞争对手。

今年开年以来，DeepSeek持续冲击着大模型行业的格局，接入DeepSeek-R1一度被很多企业视为拥抱AI（人工智能）的标志。

如今，MiniMax推出号称具备“全球最长上下文”的M1模型，有可能后来者居上吗？

当前上下文最长的推理模型 价格还主打性价比

据了解，MiniMax不仅开源了模型权重，还提供了API（应用程序编程接口）服务，价格主打性价比。

其定价策略为：

在0~3.2万（含）Token范围，输入时0.8元/百万Token，输出时8元/百万Token；

在3.2万~12.8万（含）Token范围，输入时1.2元/百万Token，输出时16元/百万Token；

在12.8万~100万Token范围，输入时2.4元/百万Token，输出时在24元/百万Token。

据介绍，前两个档位的定价均低于DeepSeek-R1，而第三个超长文本档位则是该模型目前尚未覆盖的领域。此外，MiniMax宣布，在其自有的App（应用程序）和Web（网络）端，M1模型将保持不限量免费使用。

此外，在长文本能力上，M1模型原生支持高达100万Token的上下文窗口，这一数字与谷歌最新的Gemini 2.5 Pro持平，是DeepSeek-R1（12.8万Token）的近8倍。同时，它还支持业内最长的8万Token推理输出。

MiniMax方面表示，实现这一突破的关键在于独创的“Lightning Attention”混合构架。传统的“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。

就这一模型，知名数字经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对《每日经济新闻》记者表示，之前大模型采用的“PPO/GRPO”裁剪方式有一些缺陷，MiniMax通过“CISPO”（Clipped IS-weight Policy Optimization）对这些缺陷进行了一些优化，其目的还是为了降低训练成本和推理成本。

据记者了解，MiniMax此次提出的CISPO算法是另辟蹊径，它没有采用传统算法中调整Token的更新方式，而是通过裁剪重要性采样权重来提升、强化学习的效率、稳定性。

“这是进步，但这个进步是否能够转化为商业价值暂时还不清楚。要看具体工具在应用层面的反馈。”盘和林说。

值得一提的是，今年4月，阿里巴巴开源新一代通义千问模型Qwen3（以下简称千问3），参数量仅为DeepSeek-R1的1/3，成本大幅下降，据称性能全面超越DeepSeek-R1、OpenAI o1等全球顶尖模型。

3月16日，百度正式发布“文心大模型4.5”“文心大模型X1”。据介绍，文心大模型4.5是百度首个原生多模态大模型，API调用价格仅为GPT-4.5的1%。文心大模型X1为深度思考模型，性能对标DeepSeek-R1，调用价格约为其一半。

大模型还有优化空间，谁找对方向就是下一科技巨头

或许可以说，M1是MiniMax憋了许久的大招之一。

在DeepSeek的冲击之下，大模型创业公司今年一开年就面对着战略方向的转折点：是做技术还是做产品？

今年1月，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰在接受媒体采访时表示，在更明确“智能水平的提升，没那么依赖很多用户”后，他做出了取舍，结束了整整半年多的焦虑。闫俊杰明确，现在MiniMax最重要的目标不是增长，也不是收入，是“加速技术迭代”。

同样在1月，MiniMax发布并开源新一代“01系列”模型，包含基础语言大模型“MiniMax-Text-01”和视觉多模态大模型“MiniMax-VL-01”。

到了3月，MiniMax对品牌进行了更清晰的拆分，据悉，MiniMax将旗下AI应用“海螺AI”正式更名为“MiniMax”，国内版和国际版同步调整。

5月，MiniMax发布新一代语音大模型“Speech-02”。据介绍，基于超强技术与足够泛化的模型能力，Speech-02为用户带来超拟人、个性化、多样性的语音服务。

虽说在重要性上让步于技术攻坚，但在商业化上，MiniMax在B端（商业端）和C端（消费者端）上皆有布局，对国内市场和海外市场皆有涉猎。

此外，在今年1月发布并开源新一代01系列模型时，MiniMax方面便提及，2025年，AI将迎来至关重要的发展节点，AI Agent（智能体）有望成为新一年最重要的产品形态，引领AI从传统的“工具”角色向更具互动性与协作性的“伙伴”角色转变。

当时，MiniMax便表示：“首先，我们认为这有可能启发更多长上下文的研究和应用，从而更快促进Agent时代的到来；第二，开源也能促使我们努力做更多创新，更高质量地开展后续的模型研发工作。”

国泰海通证券在近期的研报中提及，大模型在多模态理解和复杂推理上的突破，为AI Agent的发展提供了核心技术支撑。AI 应用虽尚处于落地初期，但未来发展路径明晰，当前处于B端萌芽期，未来C端有望大规模爆发，最终将实现B端与C端并行发展，全面推动AI产业繁荣。

MiniMax刚刚推出的M1是否能助力其在AI Agent这一方向上的发展？对此，盘和林肯定其“有帮助”，但认为还没有到革命性的程度，属于渐进性算法优化。

早在今年1月接受采访时，闫俊杰就明确了技术和产品的关系，他表示，更好的模型可以导向更好的应用，但更好的应用和更多用户并不会导向更好的模型。

在DeepSeek火爆全网时，MiniMax坚持将目标定为“加速技术迭代”。半年后，MiniMax终于来到了自己的“主场时刻”。据记者了解，M1的发布仅仅是拉开了MiniMax“开源周”的序幕。在接下来的4个工作日里，MiniMax计划每天发布一项新技术或产品更新。

就MiniMax坚持技术攻坚的前景，盘和林表示，他看好加码大模型的创业公司。盘和林进一步分析说：“现阶段的基础模型依然有很大的提升空间，很多用户并不喜欢用AI来干活，因为AI不聪明且很慢。之前，有人用所谓的智能体来生成报告，这些智能体却用了数天乃至数周的时间还没有完成，这效率并不比真人高。如今很多人用AI，也只能解决一部分工作，无法做到直接交付工作的程度。”

在盘和林看来，大模型一定还有优化空间，谁找对了大模型算法优化的方向，谁就是下一个科技巨头。“DeepSeek向前走了一步，但还不够。”盘和林说。