17 жылдың 2025 маусымында Шанхайда орналасқан AI көшбасшысы MiniMax (сонымен қатар Xiyu Technology деп аталады) MiniMax-M1 (бұдан әрі «M1») ресми түрде шығарды — әлемдегі алғашқы ашық салмақты, ауқымды, гибридті зейінді ойлау үлгісі. Сарапшылар қоспасы (МЭ) архитектурасын Lightning Attention инновациялық механизмімен үйлестіре отырып, M1 теңдесі жоқ үнемділігін сақтай отырып, ең жақсы жабық бастапқы жүйелермен бәсекелесе отырып, өнімділікке бағытталған тапсырмаларда саланың жетекші көрсеткіштеріне қол жеткізеді. Бұл терең мақалада біз M1 деген не екенін, оның қалай жұмыс істейтінін, оның анықтаушы мүмкіндіктерін және үлгіге қол жеткізу және пайдалану бойынша практикалық нұсқауларды зерттейміз.
MiniMax-M1 дегеніміз не?
MiniMax-M1 масштабталатын, тиімді назар аудару механизмдері бойынша MiniMaxAI зерттеулерінің шарықтау шегін білдіреді. MiniMax-Text-01 негізіне сүйене отырып, M1 итерациясы оқыту кезінде де, қорытынды жасауда да бұрын-соңды болмаған тиімділікке қол жеткізу үшін найзағайдың назарын ТМ құрылымымен біріктіреді. Бұл комбинация модельге өте ұзақ реттіліктерді өңдеу кезінде де жоғары өнімділікті сақтауға мүмкіндік береді — бұл кең кодтық базаларды, заңды құжаттарды немесе ғылыми әдебиеттерді қамтитын тапсырмаларға қойылатын негізгі талап.
Негізгі архитектура және параметрлеу
Өзінің негізінде MiniMax-M1 таңбалауыштарды сарапшылық ішкі желілердің ішкі жиыны арқылы динамикалық түрде бағыттайтын гибридті MoE жүйесін пайдаланады. Модель барлығы 456 миллиард параметрді қамтитынымен, ресурстарды пайдалануды оңтайландыратын әрбір таңбалауыш үшін тек 45.9 миллиард белсендіріледі. Бұл дизайн бұрынғы ТМ енгізулерінен шабыт алады, бірақ таратылған қорытынды кезінде GPU арасындағы байланыс шығынын азайту үшін маршруттау логикасын нақтылайды.
Найзағай назары және ұзақ контекстік қолдау
MiniMax-M1-тің айқындаушы ерекшелігі оның ұзақ реттіліктер үшін өзіндік зейіннің есептеу жүктемесін күрт төмендететін найзағайдың назарын аудару механизмі болып табылады. Жергілікті және жаһандық ядролардың тіркесімі арқылы зейін матрицаларын жақындату арқылы модель 75K таңбалау тізбегін өңдеу кезінде дәстүрлі трансформаторлармен салыстырғанда FLOP мәндерін 100%-ға дейін қысқартады. Бұл тиімділік қорытындыны тездетіп қана қоймайды, сонымен қатар тыйым салынған жабдық талаптарынсыз миллионға дейінгі таңбалауыштардың мәтінмәндік терезелерін өңдеуге жол ашады.
MiniMax-M1 есептеу тиімділігіне қалай қол жеткізеді?
MiniMax-M1 тиімділігі екі негізгі инновацияға байланысты: оның гибридті «Сарапшылар қоспасы» архитектурасы және оқыту кезінде қолданылатын жаңа CISPO күшейтетін оқыту алгоритмі. Бұл элементтер бірге оқу уақытын да, қорытынды құнын да қысқартып, жылдам эксперимент пен орналастыруға мүмкіндік береді.
Сарапшылардың гибридті қоспасы маршруттау
ҚОҚ құрамдас бөлігі 32 сарапшы ішкі желілерін пайдаланады, олардың әрқайсысы пайымдаудың әртүрлі аспектілеріне немесе доменге қатысты тапсырмаларға маманданған. Қорытындылау кезінде үйренген вентиляциялық механизм әрбір таңбалауыш үшін ең сәйкес сарапшыларды динамикалық түрде таңдайды, тек кірісті өңдеуге қажетті ішкі желілерді белсендіреді. Бұл селективті белсендіру артық есептеулерді қысқартады және жад өткізу қабілеттілігі талаптарын азайтады, бұл MiniMax-M1 монолитті трансформатор үлгілеріне қарағанда үнемділікте айтарлықтай артықшылық береді.
CISPO: Жаңа күшейтетін оқыту алгоритмі
Жаттығудың тиімділігін одан әрі арттыру үшін MiniMaxAI таңбалауыш деңгейіндегі салмақ жаңартуларын маңыздылыққа негізделген іріктеумен алмастыратын RL алгоритмі CISPO (Ішінара қайта анықтаумен қиылған маңыздылық үлгісі) әзірледі. CISPO ауқымды RL орнатуларында жиі кездесетін салмақтың жарылу мәселелерін жеңілдетеді, конвергенцияны жылдамдатады және әртүрлі эталондар бойынша саясаттың тұрақты жақсаруын қамтамасыз етеді. Нәтижесінде, MiniMax-M1-дің 512 H800 графикалық процессорындағы толық RL жаттығулары бар болғаны үш аптада аяқталады, шамамен $534,700 тұрады, бұл салыстырмалы GPT-4 жаттығулары үшін есептелген шығынның бір бөлігі.
MiniMax-M1 өнімділік көрсеткіштері қандай?
MiniMax-M1 әртүрлі стандартты және доменге тән эталондар бойынша озық болып, ұзақ мәтінмәндік пайымдауларды өңдеуде, математикалық есептерді шешуде және кодты құруда өзінің шеберлігін көрсетеді.
Ұзақ контекстті негіздеу тапсырмалары
Құжатты түсінудің ауқымды сынақтарында MiniMax-M1 1,000,000 1 100 таңбалауышқа дейінгі мәтінмәндік терезелерді өңдейді, бұл DeepSeek-RXNUMX-тен максималды мәтінмән ұзындығы бойынша сегіз есе артық және XNUMX мың таңбалауыш реттілігі үшін есептеу талаптарын екі есе азайтады. NarrativeQA кеңейтілген мәтінмәнді бағалау сияқты эталондарда модель жергілікті және жаһандық тәуелділіктерді тиімді түсіру мүмкіндігін ескере отырып, ең заманауи түсіну ұпайларына қол жеткізеді.
Бағдарламалық жасақтама жасау және құралдарды пайдалану
MiniMax-M1 үлкен дәлдікпен кодты жасауға және жөндеуге мүмкіндік беретін кең ауқымды RL көмегімен құмсалғышты бағдарламалық жасақтама жасау орталарында арнайы оқытылды. HumanEval және MBPP сияқты кодтау эталондарында модель Qwen3-235B және DeepSeek-R1 көрсеткіштерімен салыстырылатын немесе одан асатын өту жылдамдығына жетеді, әсіресе көп файлдық кодтық базаларда және ұзын код сегменттеріне айқас сілтеме жасауды қажет ететін тапсырмаларда. Сонымен қатар, MiniMaxAI алғашқы көрсетілімдері модельдің CI/CD құбырларын жасаудан бастап автоматты құжаттаманың жұмыс үрдістеріне дейін әзірлеуші құралдарымен біріктіру мүмкіндігін көрсетеді.
Әзірлеушілер MiniMax-M1-ге қалай қол жеткізе алады?
Кең таралған қабылдауға ықпал ету үшін MiniMaxAI MiniMax-M1-ді ашық салмақты үлгі ретінде еркін қол жетімді етті. Әзірлеушілер ресми GitHub репозиторийі арқылы алдын ала дайындалған бақылау нүктелеріне, үлгі салмақтарына және қорытынды кодтарына қол жеткізе алады.
GitHub сайтында ашық салмақты шығарылым
MiniMaxAI GitHub сайтында рұқсат етілген ашық бастапқы лицензия бойынша MiniMax-M1 үлгі файлдары мен ілеспе сценарийлерін жариялады. Қызығушылық танытқан пайдаланушылар репозиторийді https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1 мекенжайында клондай алады, мұнда 40K және 80K таңбалауыш бюджет нұсқалары үшін бақылау нүктелері, сондай-ақ PyTorch және TensorFlow сияқты жалпы ML құрылымдары үшін біріктіру мысалдары бар.
API соңғы нүктелері және бұлтты біріктіру
Жергілікті орналастырудан басқа, MiniMaxAI басқарылатын API қызметтерін ұсыну үшін ірі бұлттық провайдерлермен серіктес болды. Осы серіктестіктер арқылы әзірлеушілер MiniMax-M1-ге Python, JavaScript және Java үшін қол жетімді SDK бар RESTful соңғы нүктелері арқылы қоңырау шала алады. API интерфейстері мәтінмән ұзындығына, сарапшы маршруттау шектеріне және таңбалауыш бюджеттеріне арналған конфигурацияланатын параметрлерді қамтиды, бұл пайдаланушыларға нақты уақытта есептеу тұтынуын бақылау кезінде өнімділікті пайдалану жағдайларына бейімдеуге мүмкіндік береді.
MiniMax-M1-ді нақты қолданбаларда қалай біріктіруге және пайдалануға болады?
MiniMax-M1 мүмкіндіктерін пайдалану оның API үлгілерін, ұзақ мәтінмәндік шақыруларға арналған ең жақсы тәжірибелерді және құралдарды басқару стратегияларын түсінуді талап етеді.
Негізгі API пайдалану мысалы
Әдеттегі API қоңырауы кіріс мәтінін және қосымша конфигурацияны қайта анықтауды қамтитын JSON пайдалы жүктемесін жіберуді қамтиды. Мысалы:
POST /v1/minimax-m1/generate
{
"input": "Analyze the following 500K token legal document and summarize the key obligations:",
"max_output_tokens": 1024,
"context_window": 500000,
"expert_threshold": 0.6
}
Жауап жасалған мәтіні, таңбалауышты пайдалану статистикасы және бағыттау журналдары бар құрылымдық JSON қайтарады, бұл сарапшылық белсендірулерді егжей-тегжейлі бақылауға мүмкіндік береді.
Құралды пайдалану және MiniMax агенті
Негізгі үлгімен қатар, MiniMaxAI MiniMax Agent бета-агент негізін енгізді, ол сыртқы құралдарды (кодты орындау орталарынан бастап веб-скреперлерге дейін) шақыра алады. Әзірлеушілер, мысалы, нақты уақыттағы деректерді шығарып алу, есептеулерді орындау немесе дерекқорларды жаңарту үшін құралды шақырумен модельдік негіздеуді біріктіретін агент сеансын жасай алады. Бұл агент парадигмасы MiniMax-M1-ге күрделі жұмыс үрдістерінде оркестр ретінде жұмыс істеуге мүмкіндік беретін қолданбаларды соңына дейін әзірлеуді жеңілдетеді.
Ең жақсы тәжірибелер мен қателіктер
- Ұзақ контекстер үшін жылдам инженерия: Енгізулерді үйлесімді сегменттерге бөліңіз, логикалық аралықтармен қорытындыларды енгізіңіз және үлгі фокусын сақтау үшін «қорытындылау, содан кейін дәлелдеу» стратегияларын пайдаланыңыз.
- Есептеу және өнімділік арасындағы сәйкестік: Төменгі сарапшылық шектермен немесе қысқартылған ойлау бюджеттерімен (мысалы, 40K нұсқасы) кідіріске сезімтал қолданбалар үшін эксперимент жасаңыз.
- Бақылау және басқару: Сарапшыларды пайдалануды тексеру және шығындар бюджеттерінің, әсіресе өндіріс орталарында сәйкестігін қамтамасыз ету үшін бағыттау журналдарын және таңбалауыш статистикасын пайдаланыңыз.
Осы нұсқауларды орындай отырып, әзірлеушілер MiniMax-M1-дің күшті жақтарын пайдалана алады - кең контекстті өңдеу және тиімді негіздеу - сонымен бірге кең ауқымды модельді орналастырумен байланысты тәуекелдерді азайтады.
MiniMax-M1 қалай пайдаланасыз?
Орнатылғаннан кейін M1 қарапайым Python сценарийлері немесе интерактивті жазу кітапшалары арқылы шақырылуы мүмкін.
Негізгі қорытынды сценарийі неге ұқсайды?
from minimax_m1 import MiniMaxM1Tokenizer, MiniMaxM1ForCausalLM
tokenizer = MiniMaxM1Tokenizer.from_pretrained("MiniMax-AI/MiniMax-M1-40k")
model = MiniMaxM1ForCausalLM.from_pretrained("MiniMax-AI/MiniMax-M1-40k")
inputs = tokenizer("Translate the following paragraph to French: ...", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs))
Бұл үлгі 40 k-бюджет нұсқасын шақырады; -ге ауыстыру "MiniMax-AI/MiniMax-M1-80k" толық 80 мың дәлелдеу бюджетінің құлпын ашады ().
Ультра ұзақ контексттерді қалай өңдейсіз?
Әдеттегі буфер өлшемдерінен асатын кірістер үшін M1 ағынды таңбалауды қолдайды. пайдаланыңыз stream=True таңбалауыштарды бөліктерге беру үшін таңбалауыштағы жалаушаны орнатыңыз және миллиондық таңбалау тізбегіндегі өнімділікті сақтау үшін бақылау нүктесін қайта іске қосу тұжырымын пайдаланыңыз.
M1-ді қалай дәл баптауға немесе бейімдеуге болады?
Негізгі бақылау нүктелері көптеген тапсырмалар үшін жеткілікті болғанымен, зерттеушілер репозиторийге енгізілген CISPO кодын пайдаланып RL дәл баптауын қолдана алады. Теңшелетін марапаттау функцияларын қамтамасыз ету арқылы (код дұрыстығынан семантикалық дәлдікке дейін) тәжірибешілер M1-ді доменге қатысты жұмыс үрдістеріне бейімдей алады.
қорытынды
MiniMax-M1 ұзақ контекстік тілді түсіну мен пайымдау шекараларын ығыстыратын жаңашыл AI моделі ретінде ерекшеленеді. Өзінің гибридті MoE архитектурасы, найзағайдың назарын аудару механизмі және CISPO қолдайтын оқыту режимі арқылы модель заңдық талдаудан бастап бағдарламалық қамтамасыз ету инженериясына дейінгі тапсырмаларда жоғары өнімділікті қамтамасыз етеді, сонымен бірге есептеу шығындарын айтарлықтай азайтады. Ашық салмақты шығарылымы мен бұлттық API ұсыныстарының арқасында MiniMax-M1 AI-мен жұмыс істейтін жаңа буын қолданбаларын құруға ынталы әзірлеушілер мен ұйымдардың кең ауқымына қол жетімді. AI қауымдастығы үлкен контекстік үлгілердің әлеуетін зерттеуді жалғастыруда, MiniMax-M1 инновациялары сала бойынша болашақ зерттеулер мен өнімді әзірлеуге әсер етуге дайын.
Басталу
CometAPI ендірілген API кілтін басқару, пайдалану квоталары және есеп айырысу бақылау тақталары бар дәйекті соңғы нүкте астында жүздеген AI үлгілерін, соның ішінде ChatGPT отбасын біріктіретін бірыңғай REST интерфейсін ұсынады. Бірнеше жеткізушінің URL мекенжайлары мен тіркелгі деректерін араластырудың орнына.
Бастау үшін үлгілердің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз.
Ең соңғы интеграцияланған MiniMax‑M1 API жақын арада CometAPI-де пайда болады, сондықтан хабардар болыңыз! MiniMax‑M1 үлгісін жүктеп салуды аяқтағанша, басқа үлгілерімізді мына жерден зерттеңіз. Модельдер беті немесе оларды ішінде көріңіз AI ойын алаңы. MiniMax-тың CometAPI-дегі соңғы үлгісі Minimax ABAB7-Preview API және MiniMax Video-01 API , мынаны қараңыз:
