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(gēngxīn)。今天第一弹是开源(kāiyuán)首个推理模型MiniMax-M1。 根据(gēnjù)官方的(de)报告，MiniMax-M1多项基准测试比肩DeepSeek-R1、Qwen3等开源模型，接近海外的最领先模型。 官方博客还提到，基于(jīyú)两大技术创新(jìshùchuàngxīn)，MiniMax-M1训练过程高效得“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53.47万美元。这比一开始的预期少了一个(yígè)数量级(shùliàngjí)。 多位开发者已经(yǐjīng)第一时间展开测评。前illasoft技术总监@karminski在社交平台发布了自己(zìjǐ)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的写代码能力，用(yòng)“拆烟囱”这一编程案例(ànlì)实测(shícè)发现，MiniMax-M1-80K在提示(tíshì)词下一次(yīcì)过，他(tā)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“思考时多次反刍成功避坑”的能力。 缺点是，从生成的(de)前端页面来看, 样式不是很(hěn)美观，因此用来生成高度创意的内容可能会面临不够(bùgòu)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，也是训练(xùnliàn)不足的地方。 也有网友提到，测试发现MiniMax-M1模型(móxíng)中文写作是严谨优先的，幻觉较低，以遵循文本和指令为第一。这在(zài)注重发散(fāsàn)的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这一新模型(móxíng)最大的亮点(liàngdiǎn)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系列在长(zhǎng)上下文理解任务中 (MRCR)表现较优，从测试指标看，超越了所有开源权重(quánzhòng)模型，甚至超越海外的顶尖(dǐngjiān)模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二(dìèr)，仅微弱差距落后于Gemini 2.5 Pro。 “无限长的长文本能力是(shì)MiniMax团队一直在打磨的重要(zhòngyào)维度，对于做社交应用(yìngyòng)、情感陪伴应用，Agent等来说是很关键的技术(jìshù)。”云启资本合伙人陈昱在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(yī)个评估AI智能体在真实世界环境(huánjìng)中(zhōng)可靠性的基准测试，在这一指标中，MiniMax-M1表现较为出色，超越了DeepSeeK-R1-0528和(hé)谷歌(gǔgē)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(kāiyuán)模型，仅微弱差距次于(cìyú)DeepSeek最新发布的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的长(zhǎng)文本能力得益于闪电(shǎndiàn)注意力机制为主的混合架构(jiàgòu)，这一架构使得M1在(zài)进行长文本的上下文(shàngxiàwén)输入和深度推理时均有算力效率优势。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提出的另一(yī)创新是强化(qiánghuà)学习算法(suànfǎ)CISPO。官方博客表示，在数学AIME的实验中，这比字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛(shōuliǎn)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(yuányīn)。 因为(yīnwèi)相对高效的训练和(hé)推理算力使用，MiniMax的定价(dìngjià)性价比较高，官方直接对标性价比之王DeepSeek喊话，“两种模式(móshì)都比 DeepSeek-R1 性价比更高，另一种模式DeepSeek模型不支持。” MiniMax-M1的(de)定价采用阶梯式，随输入长度增加而提高： 0-32k 输入(shūrù)：输入 0.8元/百万(bǎiwàn)token，输出 8元/百万token 32k-128k输入：输入 1.2元(yuán)/百万(bǎiwàn)token，输出 16元/百万token 128k-1M 输入：输入 2.4元(yuán)(yuán)/百万token，输出 24元/百万token 几乎与(yǔ)MiniMax同时，六小龙之(zhī)中的另外一家月之暗面也在今日(jīnrì)开源了(le)编程(biānchéng)模型 Kimi-Dev-72B。根据官方发布的信息，这一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，“同样是生成拆烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的(de)代码,用 Claude-4-Sonnet修改了3个bug 才能(cáinéng)运行。”此外，这一(zhèyī)案例基本需要600-800行代码才能完成, Kimi-Dev-72B只生成了220行, 较多细节都没有(méiyǒu)实现(shíxiàn)。 这引发(yǐnfā)了对其高分是否源于“过拟合”的质疑，这是机器学习中的常见问题，指模型(móxíng)在训练集上表现优异，但在未见过的新数据上预测能力(nénglì)显著下降。目前月之暗面尚未发布详细技术报告。 DeepSeek在(zài)年初搅动风暴后，AI六小龙有(yǒu)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，继续(jìxù)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(jìngjìchǎng)，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(rúguǒ)海螺能延续M1在成本或能力上的突破(tūpò)，或将进一步搅动多模态AI的格局。 (本文来自第一财经(cáijīng))