MiniMax запускает языковую модель M1, превосходящую конкурентов

Minimax выпустил открытую рассуждающую модель M1 Модель имеет контекстное окно 1 миллион токенов на вход и 80 тысяч токенов на выход. По бенчмаркам M1 близка к Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1 и Qwen3-235B в программировании и математике. Отдельно разработчики хвастаются тем, что потратили на обучение M1 всего 534 тысячи долларов. Код: Демо:

MiniMax выкатила «думающую» модель с контекстом в миллион токенов На задачах по математике и коду MiniMax‑M1 опережает DeepSeek R1 и Qwen3‑235B, а ответы генерит в 4 раза дешевле, чем DeepSeek. Протестировать можно бесплатно, код — на GitHub.

MiniMax представил новую языковую модель M1, которая, по заявлениям компании, превосходит все закрытые китайские модели и показывает лучшие результаты, чем DeepSeek R1 в нескольких бенчмарках. Модель поддерживает контекстное окно в миллион токенов — в восемь раз больше, чем у DeepSeek R1, и в некоторых случаях требует всего 30% вычислительных ресурсов конкурента. Для обучения M1 использовали 512 графических процессоров Nvidia H800 стоимостью аренды $534,700. Общее количество параметров — 456 млрд, но на токен активируется только 45,9 млрд. Модель доступна на HuggingFace в двух вариантах бюджета на reasoning. Кроме этого, Minimax представили новую версию видео-модели Hailou O2. Первая версия была очень неплоха, кстати говоря, а сейчас обещают расширение 1080p и точное соблюдение сложных физических деталей.

Внимание к новым достижениям в области ИИ! Китайский стартап MiniMax представил свою новую языковую модель M1, обучение которой обошлось всего в $534,700. Это в 200 раз дешевле по сравнению с GPT-4 от OpenAI, затраты на обучение которого превышают $100 млн. Разработчики утверждают, что M1 способна соревноваться с ведущими моделями по производительности и креативности при значительно меньших затратах. Это может повлиять на спрос на ИИ-продукты таких компаний, как OpenAI и Google, а также на рынок облачных решений вроде Amazon AWS и Microsoft Azure. Поддержка MiniMax со стороны крупных китайских компаний, таких как Tencent и Alibaba, лишь усиливает их амбиции. Кроме того, у них уже есть десятки миллионов пользователей благодаря другим продуктам, таким как генератор изображений Hailuo AI. Прочитайте подробнее.

Обучение китайской нейросети обошлось в 200 раз дешевле, чем GPT-4o На днях китайский стартап MiniMax выпустил нейросеть MiniMax-M1 с открытым исходным кодом. Стоимость обучения новой модели оказалась значительно ниже популярных в мире чат-ботов. По словам разработчиков, алгоритм, лежащий в основе M1, не уступает продуктам OpenAI, Anthropic и DeepSeek по производительности и качеству. Характеристики Обучение обошлось всего в $534 700. Это в 200 раз дешевле, чем у GPT-4o Поддержка 1 млн токенов контекста, как у Google Gemini 2.5 Pro Для вывода 80 тысяч токенов требуется лишь 30% от мощности, которую на это затрачивает DeepSeek R1 Новый алгоритм обучения CISPO работает в 2 раза быстрее аналогов DAPO от ByteDance и GRPO от DeepSeek API — $1,3 за ввод до 1 млн токенов такого тарифа нет ни у одного из конкурентов Возможно, запуск M1 подтолкнёт пользователей к переходу на более доступные модели. Как считаете, китайские стартапы вытеснят мировых лидеров? — Да — Нет

Китайский стартап MiniMax выпустил «рассуждающую» модель M1. В тестах на программирование и математику она обошла DeepSeek-R1 и Qwen3-235B от Alibaba. Длина контекста у неё тоже больше — до 1 млн токенов около 750 тысяч слов vc.ru/ai/2047318

Китайский стартап MiniMax представил открытый языковой модель MiniMax-M1, которая нацелена на то, чтобы превзойти Deepseek s R1! Эта модель демонстрирует эффективность, близкую к Gemini 2.5 Pro, и способна работать с большими контекстными окнами. Запуск MiniMax-M1 подчеркивает амбиции компании в конкурентной борьбе с ведущими игроками на рынке искусственного интеллекта и открывает новые горизонты для развития технологий AI. #AI #MiniMax #технологии AI OFFICIAL

Китайцы снова удивляют: MiniMax выпустили открытую «думающую» модель с контекстом 1M MiniMax-M1 — первая в мире гибридная reasoning-модель c 1M контекстом и 456 млрд параметров. На бенчах по математике и кодингу обходит DeepSeek R1 и Qwen3-235B. При этом в генерации требует в 4 раза меньше ресурсов, чем DeepSeek-R1. Попробовать бесплатно можно здесь. GitHub тут. Нейро́нити

MiniMax выпустила модель M1: качество как у GPT-4, а обучение в 200 раз дешевле Малоизвестные в США китайские ИИ-лаборатории практически каждые несколько месяцев выпускают модели, которые меняют представления о стоимости обучения передовых ИИ-систем — так в начале года всех удивил DeepSeek R1. Теперь на сцену выходит шанхайская компания MiniMax, ранее известная своими ИИ-играми. MiniMax представила модель M1, которая по уровню интеллекта и креативности не уступает лидерам рынка от OpenAI и Anthrophic, но при этом обходится в 200 раз дешевле. Если эти данные подтвердятся, M1 может изменить расстановку сил в индустрии ИИ.

Качество как у GPT-4, но 200 раз дешевле — новая нейросеть от MiniMax Большая языковая модель от китайской MiniMax опровергает представления о стоимости обучения и эксплуатации передовых ИИ-алгоритмов. Модель M1 по уровню интеллекта и креативности не уступает лидерам рынка от OpenAI и Anthrophic, но в обучении в 200 раз дешевле и превосходит их по объему обрабатываемой информации. Китайскую новинку уже называют прорывом в мире языковых моделей с открытым исходным кодом. Она может существенно изменить расстановку сил в индустрии ИИ. КИБЕРФРОНТ.