أطلقت مينيماكس نموذج MiniMax-M1، وهو أول نموذج استدلال ضخم بوزن مفتوح في العالم يعتمد على آلية انتباه هجين، ويتميز ببنية مزيج من الخبراء (Mixture-of-Experts) وآلية انتباه سريعة. يدعم النموذج بطبيعة الحال طول سياق يبلغ مليون رمز (token)، وتم تدريبه باستخدام التعلم التعزيزي على مشكلات متنوعة تشمل هندسة البرمجيات.
- يحتوي MiniMax-M1 على 456 مليار معامل، مع تفعيل 45.9 مليار منها لكل رمز (token)، مما يوفر حجم سياق أكبر بـ 8 مرات من DeepSeek R1.
- يستهلك النموذج فقط 25% من عمليات الضرب والإضافة (FLOPs) مقارنة بـ DeepSeek R1 عند طول توليد يبلغ 100 ألف رمز (token).
- يتوفر نسختان بميزتي تفكير تبلغا 40 ألف و80 ألف، حيث يتفوق متغير M1-80k على نماذج مثل Qwen3-235B في المهام المعقدة.
- يتضمن الإطلاق تعليمات استخدام لمكتبات مثل Transformers وvLLM وSGLang، بالإضافة إلى صور Docker للنشر المحلي.
يُعد MiniMax-M1 أساسًا لوكلاء النماذج اللغوية من الجيل القادم للاستدلال والتعامل مع تحديات العالم الحقيقي من خلال التوسع الفعال في الحوسبة أثناء الاختبار.