MiniMax: MiniMax M1

MiniMax M1 är en textmodell från MiniMax, släppt den 17 juni 2025. Det är en storskalig resonemangsmodell med öppna vikter byggd för utökat kontextfönster och hög inferenseffektivitet. Under huven använder den en hybridarkitektur av typen Mixture-of-Experts parad med en anpassad "lightning attention"-mekanism, vilket är designvalet bakom dess långa kontextbeteende. Om du väljer en modell för en arbetsbelastning som blandar resonemang med mycket stora indata, är det den här familjen den tillhör.

Modellen tar in text och ger ut text. Den accepterar textprompter och returnerar text, med ett kontextfönster på 1 000 000 tokens och en maximal utdata på 40 000 tokens. Dess kunskapsgräns är den 30 juni 2024, så allt efter det datumet måste komma från prompten snarare än från modellens egen träning. Resonemang är en del av vad modellen gör, och API:et exponerar det: du kan begära resonemangsutdata och inspektera den via parametrarna reasoning och include_reasoning i stället för att behandla modellen som en vanlig completion-endpoint.

De uppenbara användningsfallen följer av den kombinationen. Ett kontextfönster på en miljon tokens passar arbete med mycket stora dokument: hela kodbaser, långa transkript, avtalspaket, forskningskorpusar eller loggdumpar som annars skulle behöva delas upp och hämtas via retrieval. Resonemangsbeteendet passar uppgifter där svaret drar nytta av mellanliggande steg, som flerstegsanalys, strukturerad problemlösning eller felsökning. Stöd för verktyg gör den användbar i agentliknande loopar där modellen anropar funktioner och fortsätter utifrån deras resultat. Taket på 40 000 tokens för utdata innebär att långa genereringar är genomförbara, men för ett enda kort svar är det långt mer utrymme än de flesta förfrågningar behöver.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "minimax/minimax-m1". Eftersom gränssnittet är OpenAI-kompatibelt fungerar befintliga klienter och SDK:er med en ändring av bas-URL och modell-id. De begärandeparametrar den stöder är frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k och top_p. I praktiken täcker det styrning av sampling (temperature, top_p, top_k), straff för repetition och närvaro, deterministiska körningar via seed, stoppvillkor, utdatalängd via max_tokens och funktionsanrop via tools och tool_choice, plus resonemangsflaggorna.

Värt att notera innan du bestämmer dig: indata och utdata är enbart text, så bild, ljud eller andra modaliteter kräver en annan modell. Kunskapsgränsen den 30 juni 2024 innebär att aktuell information måste tillhandahållas i prompten. Och ett fönster på 1 000 000 tokens är en kapacitet, inte en instruktion. Om din uppgift är en kort klassificering eller ett enkelt chattmeddelande är en mindre modell oftast den mer förnuftiga lösningen.