MiniMax: MiniMax M1

MiniMax M1 adalah model teks dari MiniMax, dirilis pada 17 Juni 2025. Ini adalah model penalaran berskala besar dengan bobot terbuka yang dibangun untuk konteks panjang dan inferensi berdaya guna tinggi. Di balik layar, model ini menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts hibrida yang dipasangkan dengan mekanisme "lightning attention" khusus, yang merupakan pilihan desain di balik perilaku konteks panjangnya. Jika Anda memilih model untuk beban kerja yang memadukan penalaran dengan input yang sangat besar, inilah keluarga yang tepat.

Model ini menerima teks dan menghasilkan teks. Ia menerima prompt teks dan mengembalikan teks, dengan jendela konteks 1.000.000 token dan output maksimum 40.000 token. Batas pengetahuan (knowledge cutoff) nya adalah 30 Juni 2024, jadi apa pun setelah tanggal itu harus berasal dari prompt, bukan dari pelatihan model itu sendiri. Penalaran adalah bagian dari apa yang dilakukan model ini, dan API mengeksposnya: Anda dapat meminta output penalaran dan memeriksanya melalui parameter reasoning dan include_reasoning, bukan memperlakukan model sebagai endpoint penyelesaian biasa.

Kasus penggunaan yang jelas mengikuti kombinasi tersebut. Konteks satu juta token cocok untuk pekerjaan pada dokumen yang sangat besar: seluruh basis kode, transkrip panjang, kumpulan kontrak, korpus riset, atau dump log yang jika tidak akan memerlukan pemotongan (chunking) dan pengambilan (retrieval). Perilaku penalaran cocok untuk tugas di mana jawaban mendapat manfaat dari langkah perantara, seperti analisis multi-langkah, pemecahan masalah terstruktur, atau debugging. Dukungan alat (tool) membuatnya dapat digunakan dalam loop bergaya agen di mana model memanggil fungsi dan melanjutkan dari hasilnya. Batas output 40.000 token berarti generasi panjang dapat dilakukan, tetapi untuk satu balasan singkat, itu jauh lebih banyak daripada yang dibutuhkan sebagian besar permintaan.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "minimax/minimax-m1". Karena antarmukanya kompatibel dengan OpenAI, klien dan SDK yang ada dapat bekerja dengan mengubah base URL dan id model. Parameter permintaan yang didukungnya adalah frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k dan top_p. Dalam praktiknya, itu mencakup kontrol sampling (temperature, top_p, top_k), penalti untuk pengulangan dan kehadiran, eksekusi deterministik melalui seed, kondisi berhenti, panjang output melalui max_tokens, dan pemanggilan fungsi melalui tools dan tool_choice, plus flag penalaran.

Perlu dicatat sebelum Anda memutuskan: input dan output hanya berupa teks, jadi gambar, audio, atau modalitas lain memerlukan model yang berbeda. Batas pengetahuan 30 Juni 2024 berarti informasi terbaru harus disediakan dalam prompt. Dan jendela 1.000.000 token adalah kemampuan, bukan instruksi; jika tugas Anda adalah klasifikasi singkat atau satu giliran obrolan sederhana, model yang lebih kecil biasanya akan menjadi pilihan yang lebih masuk akal.