MiniMax近日开源了其首款推理模型M1，这款4560亿参数的混合注意力模型专为长上下文推理和软件任务设计，通过创新的“闪电注意力”和混合专家架构实现了百万级上下文与高效计算。尽管在多项基准测试中表现出色，尤其在长文本和软件工程领域树立了新标杆，但其在实际应用中仍面临稳定性挑战，凸显了实验室性能与真实世界鲁棒性之间的鸿沟，对未来AI模型的实用化提出了更高要求。

MiniMax近日发布了其自研的MiniMax-M1推理模型，这款模型创新性地融合了MoE架构和混合注意力机制，并引入了新型强化学习算法CISPO，显著提升了长上下文理解和智能体工具使用能力，同时大幅降低了训练成本。M1的推出不仅展现了MiniMax在基础模型技术上的深厚实力，也再次强调了其作为一家“模型驱动”AI公司的核心战略定位。

MiniMax开源了其首个大规模混合架构推理模型M1，以4560亿参数、MoE架构和独特的“闪电注意力”机制，在长上下文处理和Agent工具使用方面展现出卓越性能，并大幅降低了训练成本。M1的开放标志着中国AI公司在高效、超长上下文推理技术上的重要突破，预示着未来AI在复杂任务协作中的广阔应用前景。