MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀

主要观点总结

文章介绍了MiniMax发布的最新大语言模型MiniMax-M1的相关内容。该模型采用混合门控专家架构和Lightning attention机制，支持百万级上下文长度，并在推理效率、计算成本和复杂任务能力方面展现出卓越性能。文章还提到了MiniMax-M1的训练策略、技术特点以及与DeepSeek R1等模型的对比。

关键观点总结

关键观点1: MiniMax-M1模型的特点

采用混合门控专家架构与Lightning attention结合，支持百万级上下文长度，实现性能和推理效率的重大突破。

关键观点2: MiniMax-M1与DeepSeek R1等模型的比较

MiniMax-M1在上下文长度、计算效率等方面显著优于DeepSeek R1，且在实际训练中的成本控制在53.47万美元，展现出高效率和高性价比。

关键观点3: MiniMax-M1的训练策略

采用大规模强化学习方式进行训练，并提出创新型强化学习算法CISPO，有效提高学习稳定性和性能表现。

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