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यह क्या है
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.
यह क्यों महत्वपूर्ण है
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.
मुख्य विशिष्टताएँ
- Parameters
- 456B (MoE, ~46B active)
- Context window
- 1M tokens
- Architecture
- Hybrid linear and full attention
- Open weights
- Yes
संबंधित क्षमताएँ
तर्क और विचार-शृंखला
कठिन समस्या को मध्यवर्ती चरणों में बाँटकर हल करना
टेक्स्ट जनरेशन
पहले के पाठ को शब्द-दर-शब्द आगे बढ़ाता है
संवाद और निर्देश-पालन
बातचीत में मंशा समझकर उस पर अमल करना
टूल और फंक्शन कॉल
मॉडल API चुने और उसके आर्गुमेंट भरे
संबंधित अवधारणाएँ
Transformer आर्किटेक्चर
शब्द-दर-शब्द relay की जगह वह कक्ष जहाँ सब एक साथ बोलते हैं, जिससे दूर की निर्भरताएँ एक कदम पर आ जाती हैं
अटेंशन तंत्र
हर स्थान बाकी सभी स्थानों को सीधे देख सकता है और प्रासंगिकता के अनुसार ध्यान बाँट सकता है
मानव प्रतिक्रिया से सुदृढ़ीकरण अधिगम
जब «अच्छा उत्तर» सूत्र में न लिखा जा सके, मनुष्य को पुरस्कार फलन बनने दें
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