MiniMax-M1：全球首个开源权重的大规模混合注意力推理模型，专为处理长输入和复杂任务而生，特别是在数学 reasoning、编码、软件工程、工具使用和长文本理解方面。亮点：1. 支持100万token的上下文长度，是DeepSeek R1的8倍；2. 在10万token生成长度下，计算效率比DeepSeek R1高75%；3. 在复杂软件工程和长文本任务中表现卓越，超越Qwen3-235B和DeepSeek-R1。
参考文献：
[1] http://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1
[2] https://www.minimax.io/
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（文：NLP工程化）