上海AI企业发布全球首个混合架构开源模型

　　科技日报记者 李均

　　低成本推理与超长文本理解的创新之门，近日被我国一家AI企业敲开。连日来，这一科技创新事件在全球AI领域引发震动。

　　6月17日凌晨，总部位于上海的AI独角兽企业MiniMax（上海稀宇科技有限公司），发布了自主研发的“全球首个开源的大规模混合架构推理模型”MiniMax-M1（以下简称M1）。M1支持100万token上下文窗口，训练成本仅为53.74万美元，约合380万元人民币，其长文本处理、写代码等核心性能填补了开源领域长上下文技术的空白，展现比肩甚至超越业界顶尖模型的实力。

　　开源“新王”：较低成本训练出顶尖模型

　　当前，AI发展迎来关键转折点，如同一场比赛进入下半场。大模型的竞争已经转变为算力、数据、应用场景等整个生态的竞争，而高效、低成本、强推理能力成为定义下一代AI创新的关键变量。“M1如同用经济型轿车的成本造出了豪华超跑。”“M1是我们眼中的性价比‘新王’。”互联网上，一些AI行业观察者给出这样的评价。

　　作为国内“AI六小虎”之一的MiniMax，此次发布的M1大模型拥有巨大的成本优势，主要源于两大技术创新。一是采用闪电注意力机制为主的混合架构，使得模型在计算长的上下文输入以及深度推理时更加高效；二是运用cisPO强化学习算法，优化重要性采样权重，训练效率超越其他大模型。得益于CISPO的高效，M1模型的整个强化学习阶段仅使用了512块英伟达H800 GPU，耗时3周，成本仅为53.74万美元。MiniMax方面表示，这一成本“比最初的预期少了一个数量级”。

　　相关技术报告也指出，在进行8万Token的深度推理时，M1所需的算力仅为国内另一款大模型的约30%；生成10万token时，推理算力只需要另一款大模型的25%，实现了“性能跃升、成本腰斩”的双重突破，为市场提供了一个高性能、低门槛的新选择。对此，资深人工智能专家、高级工程师丁成刚认为，MiniMax宣布在其自有的App和Web端，M1模型将保持不 *** *** 。当较低成本训练出顶尖模型，用户不用担心百万token上下文成为高昂服务，可以预见，M1或将会成为智能体时代的首选开源基座模型。

　　技术“大考”：推动架构创新，实现性能超越

　　行业观察人士认为，面对多个核心生产力场景，M1于同类模型中率先实现了技术突破与架构创新，它的核心竞争力在于，将线性注意力（LinearAttention）与标准Softmax注意力有机融合，形成独特的“闪电注意力”机制。这一设计让M1在保持长序列处理效率的同时，解决了纯线性注意力在信息检索上的固有缺陷。

　　相关技术报告显示，在性能方面，MiniMax在业内公认的17个主流评测集上对M1进行了“检阅”。结果显示，M1表现亮眼，全面碾压开源界。尤其是在软件工程、长上下文理解以及工具使用等复杂且对生产力要求较高的场景中，M1展现出绝对实力。在SWE-bench基准测试里，M1-40k和M1-80k分别取得55.6%和56.0%的高分。凭借其百万级的上下文窗口，M1在长上下文理解任务中具有压倒性优势，不仅超越所有开源模型，还在部分指标上接近openai o3和Claude4Opus，在全球范围内位居第二。

　　在 *** 工具使用场景（TAU-bench）的评测中，M1不仅在所有开源模型中脱颖而出，还战胜了Gemini-2.5Pro。此外，M1-80k在多数基准测试中的表现都优于M1-40k，表明增加计算资源对于提升模型性能有显著作用。在处理400页技术文档或10万行代码库时，传统模型需反复切分上下文，而M1可以做到整体消化、连贯推理，为智能体发展提供了开创性范例。

　　“M1打破了‘算力+资本’的竞争模式，将对全球AI大模型市场产生深远影响。不过，对于更多AI领域企业来说，要从技术流派转向市场应用，以解决问题、实现任务为出发点，开拓医疗、健康、旅游、传媒等领域垂直类应用场景，才能在AI的规模化应用方面拥有更多想象空间和发展机遇。”资深创投专家、江苏投资人中心秘书长吴峰认为。