MiniMax-M1 模型性能分析报告
核心性能指标
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基础处理能力：
- 标准处理速度：4560 tokens/秒
- 延迟表现：45.9ms（100 tokens场景）
- 上下文窗口支持：
- 40K版本：100 tokens处理
- 80K版本：100 tokens处理
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架构特性：
- 采用混合专家系统(MoE)架构
- 集成闪电注意力机制(Lightning Attention)
- 相比传统Softmax Attention提升显著
- 支持百万级tokens处理
- FLOPs效率比DeepSeek R1高25倍
基准测试表现
学术能力
| 测试项目 | 得分 | 对比基准 |
|---|---|---|
| AIME 2024 | 86.0 | |
| MATH-500 | 96.8 | |
| Chain-of-Thought | 53.5 | 使用512 H800 GPU |
编程能力
| 测试平台 | 得分 | 备注 |
|---|---|---|
| LiveCodeBench | 3.0 | |
| SWE-bench | 56 | GitHub bug修复成功率 |
| FullStackBench | IDE集成测试 |
长文本处理
- MRCR-128K测试：73.4分
- 对比GPT-4表现优异
商业场景表现
| 场景类型 | 得分 | 竞品对比 |
|---|---|---|
| 航空领域 | 62 | |
| 零售领域 | 63.5 | |
| MultiChallenge | 44.7 | 优于Claude 4 |
| SimpleQA | 18.5 |
技术创新
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混合注意力机制：
- 结合Lightning Attention与传统Softmax
- 实现百万级tokens高效处理
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强化学习优化：
- 采用CISPO算法(Clipped IS-weight Policy Optimization)
- 配合GRPO/DAPO等优化器
- 训练规模：21M参数，80K上下文
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工具调用能力：
- 支持Function Calling
- TAU-bench测试表现优于Gemini 2.5 Pro
硬件配置
- 训练环境：512块H800 GPU
- 推理效率：显著优于DeepSeek R1等竞品
