MiniMax发布推理模型对标DeepSeek，算力成本仅约53万美元

6月17日，沉寂已久的六小龙之一MiniMax酝酿了(le)一个大动作，宣布(xuānbù)将连续五天发布重要更新。今天第一弹是开源(kāiyuán)首个推理模型MiniMax-M1。 根据官方的(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(zuì)领先模型。 官方博客还提到，基于两大技术创新，MiniMax-M1训练过程高效(gāoxiào)得“超出预期”，只用(zhǐyòng)了3周时间、512块H800 GPU就完成强化学习训练阶段(jiēduàn)，算力租赁(zūlìn)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(shíjiān)展开测评(cèpíng)。前illasoft技术总监@karminski在社交平台发布了(le)自己对MiniMax-M1的测评，认可其是“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(zhè)一编程案例实测发现，MiniMax-M1-80K在提示词下一次过(guò)，他提到DeepSeek-R1-0528 甚至 Gemini-2.5-Pro 都没能一次通过，这可能得益于其“训练(xùnliàn)材料足够新”和(hé)“思考时多次反刍(fǎnchú)成功避坑”的能力。 缺点是，从生成的前端(qiánduān)页面来看, 样式不是很(hěn)(hěn)美观，因此用来生成高度创意的内容可能会面临不够发散的问题, 但反过来编程(biānchéng)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的(de)，幻觉较低，以(yǐ)遵循文本和指令为第一。这在注重发散(fāsàn)的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这(zhè)一新模型最大的(de)亮点还是100万的上下文窗口长度，和闭源模型里的谷歌 Gemini 2.5 Pro一样，是DeepSeek R1的 8倍(bèi)。 依托这一基础，M1系列(xìliè)在长上下文(shàngxiàwén)理解任务中 (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(hé)Claude 4 Opus，全球排名第二，仅微弱(wēiruò)差距落后于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维度，对于(duìyú)做社交应用、情感陪伴应用，Agent等来说是很关键的技术。”云启资本合伙人陈昱在6月的大会论坛上(shàng)表示。云启是MiniMax的天使轮(lún)投资机构。 TAU-bench是一个评估AI智能体在真实世界(zhēnshíshìjiè)环境中(zhōng)可靠性的(de)基准测试，在这一指标中，MiniMax-M1表现(biǎoxiàn)较为出色，超越(chāoyuè)了DeepSeeK-R1-0528和谷歌的Gemini-2.5 Pro，在全球仅次于OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在(zài)代码能力（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著超越大部分开源模型，仅(jǐn)微弱(wēiruò)差距次于DeepSeek最新发布的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的长文本能力(nénglì)得益于闪电(shǎndiàn)注意力机制为主的混合架构，这一架构使得(shǐde)M1在进行(jìnxíng)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，在用8万Token深度推理的时候，只需要使用DeepSeek R1约30%的算力。 除此之外，MiniMax提出(tíchū)的另一创新是强化学习算法(suànfǎ)CISPO。官方博客(bókè)表示，在数学AIME的实验中，这比字节近期(jìnqī)提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍，显著优于 DeepSeek早期使用的 GRPO。这也是最终算力成本不到(búdào)54万美元的原因。 因为相对高效(gāoxiào)的(de)训练和推理算力使用，MiniMax的定价性价比较高，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)，另一种模式DeepSeek模型不支持(zhīchí)。” MiniMax-M1的定价采用阶梯式(jiētīshì)，随输入长度增加而提高： 0-32k 输入：输入 0.8元(yuán)(yuán)/百万token，输出 8元/百万token 32k-128k输入(shūrù)：输入 1.2元/百万(bǎiwàn)token，输出 16元/百万token 128k-1M 输入(shūrù)(shūrù)：输入 2.4元/百万token，输出 24元/百万token 几乎与MiniMax同时，六小龙之中的(de)(de)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编程基准测试中取得了全球(quánqiú)最高开源模型水平，成绩超过(chāoguò)了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试发现，“同样是生成拆烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用 Claude-4-Sonnet修改了3个bug 才能运行。”此外(cǐwài)，这一(zhèyī)案例(ànlì)基本需要600-800行代码才能完成, Kimi-Dev-72B只(zhǐ)生成了220行, 较多细节都没有实现(shíxiàn)。 这引发了对其(qí)高分是否源于“过拟合”的质疑，这是机器学习中的常见问题，指模型在训练集上(shàng)表现优异，但在未见过的新数据(shùjù)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，埋头训练半年，看起来这些厂商已经做好(zuòhǎo)了新的准备(zhǔnbèi)，继续加入这场大模型之争中。 MiniMax预告，后续四天(sìtiān)将有更多更新。此前“海螺02（0616）”视频模型已现身AI视频竞技场，并取得第二名的佳绩，业界普遍预期海螺新版本即将正式亮相(liàngxiàng)。如果海螺能延续(yánxù)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(géjú)。 (本文来自第一(dìyī)财经)