MiniMax M1 40K

MiniMax-M1 — крупная модель рассуждений с открытым исходным кодом и гибридной архитектурой внимания для эффективной работы с длинным контекстом. Она поддерживает контекст до 1 млн токенов и до 80 000 токенов вывода рассуждений, что сопоставимо с масштабом Gemini 2.5 Pro. Механизм Lightning Attention снижает вычислительные затраты примерно до 30% от DeepSeek R1, а новый алгоритм reinforcement learning CISPO вдвое ускоряет сходимость по сравнению с другими RL-методами. Модель обучена на 512 H800 за три недели и показывает результаты, близкие к state-of-the-art, в задачах разработки ПО, работы с длинным контекстом и использования инструментов, опережая большинство открытых моделей.