يُعرض النص الكامل باللغة الإنجليزية؛ وقد تمت ترجمة العنوان والملخص.
ما هو
MiniMax-M1 is an open-weight reasoning model MiniMax released in June 2025. MiniMax was founded in Shanghai in 2021 by Yan Junjie and others. M1 uses a hybrid attention design that combines standard full-attention layers with linear-attention layers to cut the compute cost of long-sequence reasoning, and its stated context window reaches the million-token range. With 456B total parameters activating about 46B per token, it is a large-scale MoE reasoning model whose weights are released under an open licence. The company also runs generation product lines such as Hailuo.
لماذا يستحق التذكّر
It mixes linear and full attention and pushes context to a million tokens to cut the cost of long-sequence reasoning; among the larger open-weight reasoning models, it is a concrete landing of the open-weight camp on the reasoning track.
المواصفات الأساسية
- Parameters
- 456B (MoE, ~46B active)
- Context window
- 1M tokens
- Architecture
- Hybrid linear and full attention
- Open weights
- Yes
القدرات المرتبطة
المفاهيم ذات الصلة
معمارية Transformer
يستبدل النقل كلمةً بكلمة بغرفة يتحدث فيها الجميع معاً، فتصبح التبعيات البعيدة على مسافة خطوة واحدة
آلية الانتباه
يستطيع كل موضع أن ينظر مباشرة إلى جميع المواضع الأخرى ويوزّع الانتباه حسب الصلة
التعلّم المعزّز من التغذية الراجعة البشرية
عندما يتعذّر كتابة «الإجابة الجيدة» كصيغة، دع البشر يقومون بدور دالة المكافأة
منتجات منافسة
DeepSeek-R1
2025نموذج استدلال دُرِّب بالتعلم المعزز على سلاسل التفكير، وأوزانه متاحة تحت رخصة MIT
Qwen
2023عائلة بأوزان مفتوحة تغطي أحجامًا متعددة، مع نسخ متعددة الوسائط
o3
2025يستنتج مطولًا قبل الإجابة، فيقايض حساب الاستدلال بدقة أكثر ثباتًا
GLM
2023نموذج عام صيني بدأ بالتدريب المسبق لملء الفراغات ذاتيًا
Doubao
2023نموذج المحادثة العام وتطبيق بايت دانس
Step
2023عائلة نماذج عامة موجّهة للتعدد الوسائط والتشغيل على الجهاز