MiniMax发布新款开源大模型,称其性价比优于DeepSeek。
6月17日,国内大模型独角兽MiniMax发布世界上第一个开源的大规模混合架构的推理模型MiniMax-M1 ,这也是“MiniMaxWeek”系列发布活动的首个对外发布。
据MiniMax介绍,M1在面向生产力的复杂场景中能力是开源模型中的最好一档,超过国内的闭源模型 ,接近海外的最领先模型,同时又有业内最高的性价比 。
MiniMax披露,M1的优势是支持目前业内最高的100万上下文的输入 ,和闭源模型里面的GoogleGemini2.5Pro一样,是DeepSeekR1的8倍,以及业内最长的8万Token推理输出。
此次MiniMaxM1的最大优势之一体现在成本上。根据M1大模型分析自身的技术优势显示 ,MiniMaxM1采用低成本训练,仅用512块H800GPU三周时间,成本53.47万美元(约385万元) 。
MiniMax称 ,得益于以闪电注意力机制为主的混合架构,从而在计算长的上下文输入以及深度推理的时候显著高效。根据推算,在生成长度为10万tokens的场景下,MiniMax-M1的计算量(FLOPs)为DeepSeekR1的25% ,在长文本处理任务中具备显著优势。
据M1的分析表示,MiniMaxM1的核心优势在于超长上下文处理能力和极低的算力消耗,同时在复杂任务(如工具调用、长文本理解)中表现接近甚至超越DeepSeekR1 ,提供更灵活的API定价策略,尤其适合需要处理百万级token的场景(如法律文档分析 、代码库理解) 。DeepSeekR1则在传统数学推理和编程基准测试中略占优势,但受限于上下文长度和计算效率 ,在长文本任务中明显落后M1。
价格方面,M1在MiniMaxAPP和Web上支持不限量免费使用。在API方面,第一档0-32k的输入长度时 ,输入0.8元/百万token,输出8元/百万token;第二档32k-128k的输入长度时,输入1.2元/百万token ,输出16元/百万token;第三档128k-1M输入长度时,输入2.4元/百万token,输出24元/百万token 。
值得注意的是,DeepSeek已成为大模型厂商对标的“风向标”。此前字节跳动旗下火山引擎最新发布豆包大模型1.6 ,首创按“输入长度 ”区间定价,深度思考、多模态能力与基础语言模型统一价格,称其综合成本只有DeepSeekR1三分之一 ,每生成一条5秒的1080P视频只需3.67元,为行业最低。
不过,被视为集体竞争对手的DeepSeekR1也在持续升级中 。5月29日 ,据DeepSeek公告,DeepSeekR1模型已完成小版本升级,当前版本为DeepSeek-R1-0528。用户通过官方网站、APP或小程序进入对话界面后 ,开启“深度思考”功能即可体验最新版本。API也已同步更新,调用方式不变。
新版DeepSeekR1针对“幻觉”问题进行了优化 。与旧版相比,更新后的模型在改写润色 、总结摘要、阅读理解等场景中 ,幻觉率降低45-50%左右,能够有效地提供更为准确、可靠的结果。
从社交媒体的反馈来看,网友最为关注的是此次DeepSeekR1更新后的思考时间变长。据测评显示,此次DeepSeek单任务处理时长可达30-60分钟 。
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