MiniMax发布推理模型对标DeepSeek，算力成本仅约53万美元

6月17日，沉寂已久的(de)六小龙之一MiniMax酝酿了一个大动作，宣布将连续五天发布重要更新。今天(jīntiān)第一弹是开源(kāiyuán)首个推理模型MiniMax-M1。 根据官方(guānfāng)的(de)报告，MiniMax-M1多项基准测试比肩DeepSeek-R1、Qwen3等开源模型，接近海外的最领先模型。 官方博客(bókè)还提到，基于(jīyú)两大技术创新，MiniMax-M1训练过程高效得“超出预期”，只用了(le)3周(zhōu)时间、512块H800 GPU就完成强化学习训练阶段，算力租赁成本仅53.47万美元。这比一开始的预期少了一个数量级。 多位开发者已经第一时间展开测评。前illasoft技术总监(zǒngjiān)@karminski在社交平台发布(fābù)了自己对MiniMax-M1的测评，认可(rènkě)其是“开源MoE第一梯队”。 @karminski着重测试了MiniMax-M1-80K的写代码能力，用“拆烟囱”这一编程案例实测发现，MiniMax-M1-80K在提示词下一次过，他(tā)提到DeepSeek-R1-0528 甚至 Gemini-2.5-Pro 都没能一次通过，这可能(kěnéng)得益于(déyìyú)其“训练(xùnliàn)材料足够新(xīn)”和“思考时多次反刍成功避坑(bìkēng)”的能力。 缺点是(shì)，从生成的前端页面来看, 样式不是(búshì)很美观，因此用来(yònglái)生成高度创意的内容可能会面临不够发散的问题(wèntí), 但反过来编程的指令遵循和精确性会更好。另外光影效果不是很好，也是训练不足的地方。 也有网友提到，测试发现MiniMax-M1模型中文写作是严谨优先(yōuxiān)的，幻觉(huànjué)较低，以遵循文本和指令为第一。这在注重(zhùzhòng)发散的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这一新模型最大的亮点还是100万的上下文窗口(chuāngkǒu)长度，和(hé)闭源模型里(lǐ)的谷歌 Gemini 2.5 Pro一样，是DeepSeek R1的 8倍。 依托这一基础，M1系列在长(zhǎng)上下文理解(lǐjiě)任务中 (MRCR)表现较优，从测试指标看，超越了所有开源权重模型，甚至超越海外的顶尖模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅(jǐn)微弱差距落后(luòhòu)于Gemini 2.5 Pro。 “无限长的(de)长文本能力是MiniMax团队一直在打磨的重要(zhòngyào)维度，对于做社交应用、情感陪伴(péibàn)应用，Agent等来说是很关键的技术。”云启(yúnqǐ)资本合伙人陈昱在6月的大会论坛上表示。云启是MiniMax的天使轮投资机构。 TAU-bench是一个评估AI智能(zhìnéng)体在真实世界(zhēnshíshìjiè)环境中可靠性的基准测试，在这一指标(zhǐbiāo)中，MiniMax-M1表现较为出色，超越了DeepSeeK-R1-0528和(hé)谷歌的Gemini-2.5 Pro，在全球仅次于(jǐncìyú)OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在代码(dàimǎ)能力（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著(xiǎnzhù)超越大部分开源模型，仅微弱差距次于(cìyú)DeepSeek最新发布的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的(de)长文本能力得益于闪电注意力机制为主的混合架构，这一架构使得M1在(zài)进行长文本的上下文输入和深度推理时均有算力(yǒusuànlì)效率优势。MiniMax举例称(chēng)，在用8万Token深度推理的时候，只(zhǐ)需要使用DeepSeek R1约30%的算力。 除此之外，MiniMax提出的(de)另一创新(chuàngxīn)是(shì)强化学习算法CISPO。官方博客表示，在数学(shùxué)AIME的实验中，这比字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍(yíbèi)，显著优于 DeepSeek早期使用的 GRPO。这也是最终算力成本不到54万美元的原因。 因为相对高效的(de)训练和推理算力使用，MiniMax的定价性价比(bǐ)较高，官方直接对标性价比之王DeepSeek喊话，“两种模式都比 DeepSeek-R1 性价比更高(gènggāo)，另(lìng)一种模式DeepSeek模型不支持。” MiniMax-M1的定价采用阶梯式，随输入长度增加而(ér)提高： 0-32k 输入(shūrù)：输入 0.8元(yuán)/百万token，输出 8元/百万token 32k-128k输入(shūrù)：输入 1.2元/百万token，输出(shūchū) 16元/百万token 128k-1M 输入(shūrù)：输入 2.4元/百万(bǎiwàn)token，输出 24元/百万token 几乎与MiniMax同时(tóngshí)，六小龙(xiǎolóng)之中的另外一家月之暗面也在今日开源了编程模型 Kimi-Dev-72B。根据官方发布的信息，这一(zhèyī)模型是基于阿里云的Qwen2.5-72B 微调得到的。根据报告，这一模型在SWE-bench编程基准(jīzhǔn)测试(cèshì)中取得了全球最高开源模型水平，成绩超过了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试发现，“同样(tóngyàng)是生成(shēngchéng)拆(chāi)烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用 Claude-4-Sonnet修改了3个bug 才能运行(xíng)。”此外，这一案例基本需要600-800行代码才能完成, Kimi-Dev-72B只生成了220行, 较多细节都(dōu)没有实现。 这引发了对其高分是否源于“过(guò)拟合”的质疑，这是(zhèshì)机器学习中的常见问题，指模型在训练集上表现优异，但在未(wèi)见过的新数据上预测能力显著下降。目前月之暗面尚未发布详细技术报告。 DeepSeek在年初搅动风暴后，AI六小龙有的(de)出现高管出走风波，有的沉寂已久(chénjìyǐjiǔ)，埋头训练半年，看起来这些厂商已经做好了新的准备，继续(jìxù)加入这场大模型之争中。 MiniMax预告，后续四天将有更多(duō)更新。此前“海螺02（0616）”视频模型已现身(xiànshēn)AI视频竞技场，并取得第二名的佳绩，业界(yèjiè)普遍预期海螺新版本即将正式亮相。如果(rúguǒ)海螺能延续M1在成本或能力上的突破，或将进一步搅动多模态AI的格局。 (本文来自(láizì)第一财经)