MiniMax 开源全球首个大规模混合架构推理模型 M1，突破算力效率瓶颈

数智朋克讯，MiniMax稀宇科技正式开源全球首个大规模混合架构推理模型M1，以4560亿参数规模突破行业算力效率瓶颈。该模型采用独创的闪电注意力机制与CISPO强化学习算法双技术架构，在处理百万级上下文输入时仅需DeepSeek R1约30%的计算资源，同时支持业内最长的8万Token连续推理输出。训练阶段仅动用512块H800 GPU三周时间，算力租赁成本控制在53.47万美元，较预期降低一个数量级。

在权威评测中，M1展现出颠覆性性能表现：其80k版本在SWE-bench软件工程基准取得56.0%准确率，虽略低于DeepSeek-R1的57.6%，但大幅领先其他开源模型；长上下文理解能力超越OpenAI o3与Claude 4 Opus，以微弱差距位列全球第二，仅次于Gemini 2.5 Pro；工具代理场景更以绝对优势战胜Gemini 2.5 Pro。性能分级验证显示，扩展计算资源可有效提升模型表现，80k版本在多数测试中稳定优于40k版本。