MiniMax‑M1Odprtokodni velikozahodni model za sklepanje z 1 milijonom žetonov v kontekstu in hibridno arhitekturo Mixture‑of‑Experts.

MiniMax-M1 je odprtega utežja, velikih razsežnosti hibridni model za razmišljanje z mehanizmom pozornosti. Poganja ga hibridna arhitektura Mešanica strokovnjakov (Mixture-of-Experts, MoE) v kombinaciji z mehanizmom lightning attention, kar omogoča učinkovito skaliranje izračunov med testiranjem. Model naravno podpira dolžino konteksta do 1 milijon žetonov in je izurjen z obsežnim okrepitvenim učenjem (reinforcement learning, RL) na raznolikih problemih. Presega druge močne odprte modele pri zahtevnih nalogah iz programske inženirstva, uporabe orodij in nalogah z dolgim kontekstom. Poskusi na standardnih benchmarkih kažejo, da MiniMax‑M1 premaga druge modele pri nalogah v tej kategoriji, kot so matematika, programiranje, inženiring programske opreme, agentska uporaba orodij in razumevanje dolgih kontekstov. Model je še posebej primeren za zahtevne naloge, ki zahtevajo obdelavo dolgih vhodnih podatkov in obsežno razmišljanje. MiniMax-M1 služi kot močan temelj za agente jezikovnih modelov naslednje generacije, ki razmišljajo in se spopadajo z izzivi v resničnem svetu. Primerjava zmogljivosti na benchmarku vodilnih komercialnih in odprto-težkih modelov po različnih kategorijah nalog poudarja zmogljivost modela. Tehnično poročilo ponuja več informacij o arhitekturi modela, protokolu treniranja in rezultatih evalvacije.