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酝酿了一个大动作，宣布(xuānbù)将(jiāng)连续五天发布重要(zhòngyào)更新。今天第一弹是开源首个推理模型MiniMax-M1。 根据官方的报告(bàogào)，MiniMax-M1多项基准测试(cèshì)比肩DeepSeek-R1、Qwen3等开源模型，接近海外的最领先模型。 官方(guānfāng)博客还提到，基于两大(liǎngdà)技术创新，MiniMax-M1训练(xùnliàn)过程高效得“超出预期”，只用了3周时间、512块H800 GPU就完成强化学习训练阶段，算力租赁成本仅(jǐn)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(zhǎnkāi)测评。前(qián)illasoft技术总监@karminski在社交平台发布了自己对MiniMax-M1的(de)测评，认可其是“开源MoE第一梯队”。 @karminski着重测试了MiniMax-M1-80K的写(xiě)代码能力，用“拆(chāi)烟囱”这(zhè)一编程案例实测发现，MiniMax-M1-80K在提示(tíshì)词下一次(yīcì)过，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“训练材料足够新”和(hé)“思考时多次反刍成功避坑”的能力。 缺点是，从生成的前端页面来看, 样式不是(búshì)很美观(měiguān)，因此用来生成高度(gāodù)创意的内容可能会面临不够发散的问题, 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(yě)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(yánjǐn)优先的，幻觉较低(dī)，以遵循文本和(hé)指令为第一。这在注重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(shàngxiàwén)窗口长度，和(hé)闭源模型里的谷歌 Gemini 2.5 Pro一样(yīyàng)，是DeepSeek R1的 8倍。 依托这一基础，M1系列在长上下文理解任务中 (MRCR)表现较优，从测试指标看，超越了所有(suǒyǒu)开源权重模型(móxíng)，甚至超越海外的顶尖模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅微弱(wēiruò)差距落后于(yú)Gemini 2.5 Pro。 “无限长的长文本(wénběn)能力是(shì)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(yuè)的大会论坛上表示。云启是MiniMax的天使轮投资机构。 TAU-bench是一(yī)个评估AI智能体在(tǐzài)真实世界环境中(zhōng)可靠性的基准测试，在这(zhè)一指标中，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OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在代码(dàimǎ)能力（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著超越大部分开源模型，仅微弱(wēiruò)差距次于DeepSeek最新发布(fābù)的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的长文本能力得益于闪电注意力机制为主(wéizhǔ)的混合架构，这一架构使得M1在进行长文本的上下文输入和(hé)深度(shēndù)推理时均有算力效率优势。MiniMax举例称，在用(yòng)8万Token深度推理的时候，只需要(xūyào)使用DeepSeek R1约30%的算力。 除此之外(chúcǐzhīwài)，MiniMax提出的另一创新是(shì)强化学习算法CISPO。官方博客(bókè)表示，在数学AIME的实验中，这(zhè)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54万美元的原因。 因为相对高效的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(móshì)(móshì)都(dōu)比 DeepSeek-R1 性价比更高(gènggāo)，另一种模式DeepSeek模型不支持。” MiniMax-M1的定价采用(cǎiyòng)阶梯式，随输入长度增加而提高： 0-32k 输入：输入 0.8元/百万(bǎiwàn)token，输出(shūchū) 8元/百万token 32k-128k输入：输入 1.2元(yuán)/百万token，输出(shūchū) 16元/百万token 128k-1M 输入(shūrù)：输入 2.4元(yuán)/百万token，输出 24元/百万token 几乎与MiniMax同时，六小龙之中的(de)另外(lìngwài)一家月之暗面也在今日开源了编程模型 Kimi-Dev-72B。根据(gēnjù)官方发布的信息，这一(zhèyī)模型是基于阿里云(yún)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最高开源模型水平，成绩超过了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试发现(fāxiàn)，“同样是生成拆(chāi)烟囱(yāncōng)demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用 Claude-4-Sonnet修改了3个bug 才能(cáinéng)运行。”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“过拟合”的(de)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(xiángxì)技术报告。 DeepSeek在年初搅动(jiǎodòng)风暴后，AI六小龙(xiǎolóng)有的出现高管出走风波，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。如果海螺能延续M1在成本或能力上的突破(tūpò)，或将进一步(jìnyíbù)搅动(jiǎodòng)多模态(mótài)AI的格局。 (本文来自第一(dìyī)财经)