Шанхайскі стартап MiniMax выпусціў вялікую моўную мадэль M1, якая ўмее «разважаць». Яна з адкрытым зыходным кодам і, паводле распрацоўшчыкаў, пераўзыходзіць прапрыетарных кітайскіх канкурэнтаў. Напрыклад, на некаторых бэнчмарках яна паказала сябе лепш за найноўшую версію мадэлі R1 ад нашумелага стартапа DeepSeek. У MiniMax ужо інвеставалі такія тэхнагіганты, як Tencent і Alibaba.
Шанхайскі стартап MiniMax выпусціў вялікую моўную мадэль M1, якая ўмее «разважаць». Яна з адкрытым зыходным кодам і, паводле распрацоўшчыкаў, пераўзыходзіць прапрыетарных кітайскіх канкурэнтаў. Напрыклад, на некаторых бэнчмарках яна паказала сябе лепш за найноўшую версію мадэлі R1 ад нашумелага стартапа DeepSeek. У MiniMax ужо інвеставалі такія тэхнагіганты, як Tencent і Alibaba.
M1 мае велізарнае кантэкстнае акно ў 1 млн токенаў — у 8 разоў больш, чым у R1 і топавых мадэляў OpenAI (128 тысяч). Таксама ў некаторых выпадках мадэль MiniMax патрабуе толькі 30% рэсурсаў, якія выдаткавала б мадэль DeepSeek. Стартап выкарыстаў механізм «маланкавай увагі» (lightning attention), які дазваляе мадэлі хутчэй і эканамічней апрацоўваць доўгія запыты.
Day 1/5 of #MiniMaxWeek: We’re open-sourcing MiniMax-M1, our latest LLM — setting new standards in long-context reasoning.
— MiniMax (official) (@MiniMax__AI) June 16, 2025
— World’s longest context window: 1M-token input, 80k-token output
— State-of-the-art agentic use among open-source models
— RL at unmatched efficiency:… pic.twitter.com/bGfDlZA54n
У тэстах на праграмаванне і матэматыку M1 пераўзыйшла R1 і Qwen3-235B ад Alibaba, але саступіла o3 ад OpenAI і Gemini 2.5 Pro. На трэніроўку спатрэбілася 512 паскаральнікаў H800 ад Nvidia, на арэнду якіх было выдаткавана $534,7 тысячы.
Мадэль даступная на HuggingFace і на GitHub.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.