Gate News bot message, MiniMax a annoncé le 17 juin qu'il publierait des mises à jour importantes pendant cinq jours consécutifs. Aujourd'hui, le premier est le modèle de raisonnement MiniMax-M1 en Open Source.
Selon le rapport officiel, le MiniMax-M1 a réussi plusieurs benchmarks au même niveau que les modèles open source tels que DeepSeek-R1, Qwen3, se rapprochant des modèles les plus avancés à l'étranger.
Le blog officiel a également mentionné qu'en raison de deux grandes innovations technologiques, le processus d'entraînement MiniMax-M1 a été efficace à un niveau "au-delà des attentes", n'ayant pris que 3 semaines et 512 blocs de GPU H800 pour compléter la phase d'entraînement par renforcement, avec un coût de location de calcul de seulement 53,47 mille dollars. Cela représente un ordre de grandeur de moins que les prévisions initiales.
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Modèle d'inférence MiniMax Open Source : comparable à DeepSeek, le coût de la puissance de calcul n'est que d'environ 530 000 dollars.
Gate News bot message, MiniMax a annoncé le 17 juin qu'il publierait des mises à jour importantes pendant cinq jours consécutifs. Aujourd'hui, le premier est le modèle de raisonnement MiniMax-M1 en Open Source.
Selon le rapport officiel, le MiniMax-M1 a réussi plusieurs benchmarks au même niveau que les modèles open source tels que DeepSeek-R1, Qwen3, se rapprochant des modèles les plus avancés à l'étranger.
Le blog officiel a également mentionné qu'en raison de deux grandes innovations technologiques, le processus d'entraînement MiniMax-M1 a été efficace à un niveau "au-delà des attentes", n'ayant pris que 3 semaines et 512 blocs de GPU H800 pour compléter la phase d'entraînement par renforcement, avec un coût de location de calcul de seulement 53,47 mille dollars. Cela représente un ordre de grandeur de moins que les prévisions initiales.
Source de l'information : Jin Shi