這項(xiàng)由MiniMax公司研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表于2025年6月的突破性研究，介紹了世界首個(gè)開(kāi)源的大規(guī)?；旌献⒁饬ν评砟Ｐ蚆iniMax-M1。這份發(fā)表在arXiv平臺(tái)的論文（編號(hào)：arXiv:2506.13585v1），為有興趣深入了解的讀者提供了完整的技術(shù)細(xì)節(jié)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄艿?思考"過(guò)程時(shí)，就像人類(lèi)解決復(fù)雜數(shù)學(xué)題需要在草稿紙上寫(xiě)下很多推理步驟一樣，AI模型也需要生成大量的"思考文本"來(lái)解決難題。然而，傳統(tǒng)的AI架構(gòu)就像用昂貴的高檔紙張寫(xiě)草稿——每多寫(xiě)一個(gè)字都要付出巨大的計(jì)算成本。MiniMax-M1的突破就在于發(fā)明了一種"經(jīng)濟(jì)型草稿紙"，讓AI能夠以更低的成本進(jìn)行更長(zhǎng)時(shí)間的思考。

MiniMax-M1采用了一種叫做"閃電注意力"的創(chuàng)新機(jī)制，這就像是給AI的大腦裝上了一個(gè)高效的信息處理器。傳統(tǒng)的注意力機(jī)制在處理長(zhǎng)文本時(shí)，計(jì)算量會(huì)呈平方式增長(zhǎng)——處理1000個(gè)詞需要的計(jì)算量是處理100個(gè)詞的100倍。而閃電注意力則實(shí)現(xiàn)了近似線(xiàn)性增長(zhǎng)，就像從指數(shù)爆炸的房貸利率變成了固定的月租費(fèi)。

這個(gè)模型擁有4560億個(gè)參數(shù)，但在實(shí)際運(yùn)行時(shí)只激活其中的459億個(gè)參數(shù)，就像一個(gè)擁有巨大圖書(shū)館的學(xué)者，每次只調(diào)用需要的那幾本書(shū)。更令人印象深刻的是，它能原生支持100萬(wàn)個(gè)詞匯的上下文長(zhǎng)度，這相當(dāng)于能一次性閱讀幾十本小說(shuō)的內(nèi)容，比目前最好的開(kāi)源模型多出8倍的處理能力。

在效率方面，當(dāng)生成10萬(wàn)個(gè)詞匯的推理內(nèi)容時(shí)，MiniMax-M1只需要傳統(tǒng)模型四分之一的計(jì)算資源。這種效率優(yōu)勢(shì)不僅體現(xiàn)在推理階段，更重要的是在訓(xùn)練過(guò)程中大大降低了成本。研究團(tuán)隊(duì)僅用512塊H800 GPU，花費(fèi)3周時(shí)間就完成了完整的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，總租賃成本約53.47萬(wàn)美元——這在大模型訓(xùn)練領(lǐng)域算是相當(dāng)經(jīng)濟(jì)的投入。

一、技術(shù)創(chuàng)新的核心突破

MiniMax-M1的技術(shù)創(chuàng)新可以用建筑工程來(lái)類(lèi)比。傳統(tǒng)的AI注意力機(jī)制就像建造一座大廈時(shí)，每個(gè)工人都要和其他所有工人直接溝通協(xié)調(diào)，隨著工人數(shù)量增加，溝通成本呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。而MiniMax-M1采用的混合架構(gòu)則像是建立了一個(gè)高效的項(xiàng)目管理體系：大部分時(shí)候工人通過(guò)簡(jiǎn)化的線(xiàn)性溝通渠道工作，只在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)才啟用全面協(xié)調(diào)機(jī)制。

具體而言，模型采用了7:1的混合比例設(shè)計(jì)——每7個(gè)使用閃電注意力的層后面跟著1個(gè)傳統(tǒng)注意力層。這種設(shè)計(jì)既保持了處理復(fù)雜信息的能力，又大幅降低了計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這種比例能夠在保持性能的同時(shí)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的效率平衡。

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面，研究團(tuán)隊(duì)首先對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行了7.5萬(wàn)億詞匯的繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練。這個(gè)過(guò)程就像給一個(gè)已經(jīng)博學(xué)的學(xué)者提供更多專(zhuān)業(yè)書(shū)籍，讓其在數(shù)學(xué)、編程和邏輯推理等領(lǐng)域變得更加精通。訓(xùn)練數(shù)據(jù)中70%專(zhuān)注于STEM、代碼、書(shū)籍和推理相關(guān)內(nèi)容，確保模型在復(fù)雜任務(wù)上具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

特別值得關(guān)注的是長(zhǎng)上下文擴(kuò)展策略。由于混合注意力架構(gòu)的復(fù)雜性，過(guò)于激進(jìn)的上下文長(zhǎng)度擴(kuò)展可能導(dǎo)致梯度爆炸問(wèn)題。研究團(tuán)隊(duì)采用了漸進(jìn)式擴(kuò)展方法，從3.2萬(wàn)詞匯開(kāi)始，逐步擴(kuò)展到100萬(wàn)詞匯，就像訓(xùn)練長(zhǎng)跑運(yùn)動(dòng)員時(shí)循序漸進(jìn)增加訓(xùn)練強(qiáng)度，避免運(yùn)動(dòng)損傷。

二、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的重大改進(jìn)

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種名為CISPO（Clipped Importance Sampling Policy Optimization）的新算法。理解這個(gè)算法的關(guān)鍵在于認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)方法的局限性。

傳統(tǒng)的PPO算法在處理低概率但重要的詞匯時(shí)存在問(wèn)題。這些詞匯通常是推理過(guò)程中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，比如"然而"、"重新檢查"、"等等"、"啊哈"等表示反思的詞匯。由于這些詞在基礎(chǔ)模型中出現(xiàn)概率較低，在策略更新時(shí)容易被"剪裁"掉，就像在編輯文章時(shí)把最精彩的轉(zhuǎn)折句子刪除了。

CISPO算法的創(chuàng)新在于改變剪裁策略。傳統(tǒng)方法是對(duì)詞匯更新進(jìn)行剪裁，而CISPO是對(duì)重要性采樣權(quán)重進(jìn)行剪裁。這就像從"禁止某些學(xué)生發(fā)言"改為"調(diào)節(jié)所有學(xué)生發(fā)言的音量"，確保每個(gè)聲音都能被聽(tīng)到，只是調(diào)整其影響力大小。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證顯示，CISPO在相同訓(xùn)練步數(shù)下顯著優(yōu)于GRPO和DAPO等競(jìng)爭(zhēng)算法。在基于Qwen2.5-32B模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，CISPO實(shí)現(xiàn)了2倍的訓(xùn)練加速，在AIME 2024數(shù)學(xué)競(jìng)賽數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)也明顯更優(yōu)。這種效率提升對(duì)于大規(guī)模模型訓(xùn)練尤其重要，因?yàn)樗苯愚D(zhuǎn)化為時(shí)間和成本的節(jié)約。

三、混合架構(gòu)帶來(lái)的獨(dú)特挑戰(zhàn)與解決方案

作為首個(gè)在大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)中使用混合注意力架構(gòu)的團(tuán)隊(duì)，研究人員遇到了前所未有的技術(shù)挑戰(zhàn)。最關(guān)鍵的問(wèn)題是訓(xùn)練模式和推理模式之間的精度不匹配。

這個(gè)問(wèn)題可以比作精密儀器的校準(zhǔn)問(wèn)題。在理論上，同一個(gè)模型在訓(xùn)練時(shí)和實(shí)際使用時(shí)應(yīng)該給出完全相同的概率預(yù)測(cè)，就像同一把尺子無(wú)論何時(shí)測(cè)量都應(yīng)該給出相同結(jié)果。然而研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練核心和推理核心之間存在微小但關(guān)鍵的精度差異，導(dǎo)致概率相關(guān)性從理想的1.0降到約0.9。

通過(guò)逐層分析，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題源于語(yǔ)言模型頭部的高幅度激活。解決方案是將語(yǔ)言模型輸出頭的精度從原來(lái)的混合精度提升到FP32全精度。這就像把測(cè)量工具從普通精度升級(jí)到高精度版本，將相關(guān)性提升到0.99以上，確保了訓(xùn)練過(guò)程的穩(wěn)定性。

另一個(gè)重要挑戰(zhàn)是優(yōu)化器超參數(shù)的敏感性。AdamW優(yōu)化器的beta1、beta2和epsilon參數(shù)配置不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練不收斂。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)MiniMax-M1訓(xùn)練中的梯度幅度范圍極廣，從1e-18到1e-5，且相鄰迭代間梯度相關(guān)性較弱?；谶@些觀察，他們調(diào)整參數(shù)為beta1=0.9、beta2=0.95、eps=1e-15，確保了訓(xùn)練穩(wěn)定性。

為了防止生成過(guò)程中的病理性重復(fù)，團(tuán)隊(duì)還開(kāi)發(fā)了基于概率的早期截?cái)鄼C(jī)制。當(dāng)連續(xù)3000個(gè)詞匯的概率都超過(guò)0.99時(shí)（表明模型陷入重復(fù)循環(huán)），系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)終止生成。這種機(jī)制既防止了模型不穩(wěn)定，又提高了生成效率。

四、多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)

MiniMax-M1的訓(xùn)練采用了規(guī)模龐大且類(lèi)型豐富的數(shù)據(jù)集，涵蓋了可驗(yàn)證和不可驗(yàn)證兩大類(lèi)任務(wù)。這種設(shè)計(jì)就像培養(yǎng)一個(gè)全能型人才，既要在標(biāo)準(zhǔn)化考試中表現(xiàn)優(yōu)異，也要在開(kāi)放性創(chuàng)作中展現(xiàn)創(chuàng)意。

在可驗(yàn)證任務(wù)方面，數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)包含數(shù)十萬(wàn)個(gè)競(jìng)賽級(jí)別的高質(zhì)量問(wèn)題。數(shù)據(jù)清洗過(guò)程極其嚴(yán)格，包括去除不完整樣本、格式錯(cuò)誤和重復(fù)內(nèi)容，同時(shí)進(jìn)行語(yǔ)義去重以確保與監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的嚴(yán)格分離。團(tuán)隊(duì)還使用n-gram和嵌入方法消除與常用數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試的潛在污染，確保評(píng)估公平性。

邏輯推理數(shù)據(jù)通過(guò)SynLogic框架合成，涵蓋41種不同的邏輯推理任務(wù)，包括密碼破解、數(shù)獨(dú)等需要非平凡推理能力的問(wèn)題。框架根據(jù)當(dāng)前最強(qiáng)推理模型的能力邊界動(dòng)態(tài)調(diào)整難度參數(shù)，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有挑戰(zhàn)性又不會(huì)過(guò)于困難。隨著模型能力在訓(xùn)練過(guò)程中的提升，數(shù)據(jù)難度也相應(yīng)增加，形成了動(dòng)態(tài)的課程學(xué)習(xí)效果。

競(jìng)爭(zhēng)編程數(shù)據(jù)來(lái)源于在線(xiàn)評(píng)判平臺(tái)和流行編程網(wǎng)站，對(duì)于缺乏測(cè)試用例的問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了基于大語(yǔ)言模型的工作流來(lái)生成comprehensive測(cè)試套件。類(lèi)似于數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)的處理，編程數(shù)據(jù)也基于模型采樣的通過(guò)率進(jìn)行質(zhì)量和難度篩選。

軟件工程數(shù)據(jù)最為復(fù)雜，受SWE-bench啟發(fā)，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了基于真實(shí)GitHub倉(cāng)庫(kù)的可驗(yàn)證強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境。這些數(shù)據(jù)主要包括問(wèn)題定位、代碼修復(fù)和測(cè)試用例生成等常見(jiàn)軟件開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)有效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了復(fù)雜的容器化沙盒環(huán)境，模擬真實(shí)的軟件開(kāi)發(fā)工作流程。

在不可驗(yàn)證任務(wù)方面，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了2.5萬(wàn)個(gè)復(fù)雜樣本的通用數(shù)據(jù)集。對(duì)于有標(biāo)準(zhǔn)答案但難以用規(guī)則驗(yàn)證的任務(wù)，他們開(kāi)發(fā)了生成式獎(jiǎng)勵(lì)模型（GenRM），采用五級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)量表評(píng)估模型響應(yīng)與標(biāo)準(zhǔn)答案的一致性。對(duì)于完全開(kāi)放式的任務(wù)，則采用成對(duì)比較框架，將模型輸出與參考答案進(jìn)行比較，得分為-1、0或1。

五、獎(jiǎng)勵(lì)模型的偏差控制

生成式獎(jiǎng)勵(lì)模型的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是長(zhǎng)度偏差問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)，GenRM傾向于偏好更長(zhǎng)的輸出，而不考慮實(shí)際推理質(zhì)量。這種偏差在復(fù)雜推理任務(wù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中可能產(chǎn)生嚴(yán)重誤導(dǎo)，激勵(lì)模型產(chǎn)生冗長(zhǎng)但無(wú)實(shí)質(zhì)內(nèi)容的輸出。

團(tuán)隊(duì)的核心策略是在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練期間持續(xù)在線(xiàn)監(jiān)控長(zhǎng)度偏差。他們建立了特定指標(biāo)來(lái)檢測(cè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略是否過(guò)度延長(zhǎng)輸出長(zhǎng)度以最大化GenRM獎(jiǎng)勵(lì)，而沒(méi)有在任務(wù)成功率或推理深度方面獲得真正收益。一旦檢測(cè)到這種有害的長(zhǎng)度尋求行為，就會(huì)立即觸發(fā)GenRM重新校準(zhǔn)。

這種迭代調(diào)整機(jī)制對(duì)于防止與輸出長(zhǎng)度相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)黑客至關(guān)重要，確保策略?xún)?yōu)先考慮實(shí)質(zhì)性的能力提升而非表面的文本膨脹。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)還系統(tǒng)性地采用了獎(jiǎng)勵(lì)塑形、數(shù)值裁剪和歸一化等強(qiáng)化學(xué)習(xí)端技術(shù)，這些機(jī)制使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)對(duì)極端值不敏感，將策略?xún)?yōu)化引導(dǎo)向長(zhǎng)推理鏈的實(shí)質(zhì)性質(zhì)量和正確性。

六、課程式訓(xùn)練策略

考慮到強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)跨越廣泛的類(lèi)別范圍，訓(xùn)練單一策略同時(shí)在推理密集型任務(wù)和通用領(lǐng)域任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異是一個(gè)核心挑戰(zhàn)。團(tuán)隊(duì)采用了精心管理的課程和動(dòng)態(tài)權(quán)重策略來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

訓(xùn)練過(guò)程從僅包含基于規(guī)則獎(jiǎng)勵(lì)的推理密集型任務(wù)開(kāi)始，然后逐漸混入通用領(lǐng)域任務(wù)。這確保了模型在繼續(xù)改進(jìn)其可驗(yàn)證技能（如數(shù)學(xué)和代碼）的同時(shí)，逐步增強(qiáng)在從復(fù)雜指令遵循到開(kāi)放式推理等多樣化通用任務(wù)上的性能。

這種混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練鼓勵(lì)模型學(xué)習(xí)其推理能力的上下文依賴(lài)應(yīng)用——對(duì)可驗(yàn)證問(wèn)題應(yīng)用嚴(yán)格的逐步演繹，對(duì)通用查詢(xún)應(yīng)用更靈活的自適應(yīng)生成——所有這些都在統(tǒng)一的策略框架內(nèi)。這種方法防止了專(zhuān)業(yè)技能的災(zāi)難性遺忘，同時(shí)促進(jìn)了更廣泛的泛化能力。

七、擴(kuò)展到更長(zhǎng)推理的挑戰(zhàn)

研究團(tuán)隊(duì)首先訓(xùn)練了輸出長(zhǎng)度限制為4萬(wàn)詞匯的模型，然后進(jìn)一步擴(kuò)展到8萬(wàn)詞匯。這種擴(kuò)展過(guò)程采用了階段性窗口擴(kuò)展策略，從4萬(wàn)詞匯開(kāi)始，逐步增加到4.8萬(wàn)、5.6萬(wàn)、6.4萬(wàn)、7.2萬(wàn)，最終達(dá)到8萬(wàn)詞匯。

每個(gè)階段的轉(zhuǎn)換都基于經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)確定，包括生成序列上的困惑度收斂以及輸出長(zhǎng)度的99th分位數(shù)是否接近當(dāng)前上下文窗口限制。這些信號(hào)為模型在每個(gè)長(zhǎng)度上的準(zhǔn)備情況提供了寶貴見(jiàn)解，使團(tuán)隊(duì)能夠在整個(gè)過(guò)程中保持robust訓(xùn)練。

在擴(kuò)展過(guò)程中遇到的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是后期訓(xùn)練階段的模式崩潰傾向。具體表現(xiàn)為模型容易產(chǎn)生病理性的長(zhǎng)重復(fù)響應(yīng)，其梯度可能威脅模型穩(wěn)定性。團(tuán)隊(duì)識(shí)別出根本原因：在輸出長(zhǎng)度擴(kuò)展過(guò)程中，負(fù)樣本的長(zhǎng)度增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)快于正樣本，經(jīng)常更早達(dá)到上下文窗口限制。

這導(dǎo)致在生成序列的后續(xù)段中積累了不成比例的大負(fù)梯度。這種不平衡源于GRPO優(yōu)勢(shì)歸一化和采用的token級(jí)損失的本質(zhì)上不平等特性。為了解決這個(gè)問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)實(shí)施了三個(gè)關(guān)鍵解決方案：通過(guò)早期停止檢測(cè)重復(fù)模式、采用結(jié)合sample級(jí)損失和token級(jí)歸一化來(lái)緩解負(fù)正樣本不平衡、降低梯度剪裁閾值和重要性采樣上限以進(jìn)一步穩(wěn)定生成。

八、全面的性能評(píng)估

MiniMax-M1在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的評(píng)估結(jié)果展現(xiàn)了其強(qiáng)大的綜合能力。在數(shù)學(xué)推理方面，MiniMax-M1-80k在AIME 2024上達(dá)到86.0%的準(zhǔn)確率，在開(kāi)源模型中排名第二，僅次于最新的DeepSeek-R1-0528模型。在AIME 2025上獲得76.9%的成績(jī)，在MATH-500基準(zhǔn)上達(dá)到96.8%的高分。

編程能力評(píng)估顯示，模型在LiveCodeBench上達(dá)到65.0%的通過(guò)率，在FullStackBench上獲得68.3%的成績(jī)，與Qwen3-235B等leading開(kāi)源模型性能相當(dāng)。在推理與知識(shí)評(píng)估中，GPQA-Diamond測(cè)試獲得70.0%，MMLU-Pro達(dá)到81.1%，ZebraLogic邏輯推理測(cè)試獲得86.8%的優(yōu)異成績(jī)。

最令人印象深刻的是在復(fù)雜場(chǎng)景中的表現(xiàn)。在軟件工程任務(wù)SWE-bench Verified上，MiniMax-M1獲得56.0%的成功率，顯著超越其他開(kāi)源模型。借助100萬(wàn)詞匯的上下文窗口優(yōu)勢(shì)，模型在長(zhǎng)上下文理解任務(wù)中表現(xiàn)卓越，在OpenAI-MRCR (128k)上獲得73.4%，在1M長(zhǎng)度測(cè)試中達(dá)到56.2%，甚至超越了OpenAI o3和Claude 4 Opus等商業(yè)模型。

在智能體工具使用場(chǎng)景（TAU-bench）中，MiniMax-M1-40k超越了所有開(kāi)源模型，甚至優(yōu)于Gemini-2.5 Pro。MiniMax-M1-80k在大多數(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中持續(xù)優(yōu)于MiniMax-M1-40k，證實(shí)了擴(kuò)展測(cè)試時(shí)計(jì)算的益處。

這些評(píng)估結(jié)果驗(yàn)證了MiniMax-M1在數(shù)學(xué)競(jìng)賽和編程競(jìng)賽等標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)上的競(jìng)爭(zhēng)力，更重要的是，突出了其在軟件工程、長(zhǎng)上下文理解和智能體工具使用等更貼近實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

九、強(qiáng)化學(xué)習(xí)效果的深度分析

為了深入理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)擴(kuò)展的效果，研究團(tuán)隊(duì)追蹤了整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中的性能變化和響應(yīng)長(zhǎng)度演化。通過(guò)對(duì)AIME 2024、AIME 2025和LiveCodeBench v5等代表性基準(zhǔn)的分析，發(fā)現(xiàn)了性能提升與響應(yīng)長(zhǎng)度增加之間的強(qiáng)烈正相關(guān)關(guān)系。

在AIME 2024測(cè)試中，模型準(zhǔn)確率從訓(xùn)練初期的68%大幅提升到80%，同時(shí)平均響應(yīng)長(zhǎng)度從約1.2萬(wàn)詞匯增長(zhǎng)到超過(guò)2.2萬(wàn)詞匯。這種趨勢(shì)在AIME 2025和LiveCodeBench上同樣明顯，平均響應(yīng)長(zhǎng)度都超過(guò)了2萬(wàn)詞匯，充分說(shuō)明了擴(kuò)展推理過(guò)程對(duì)于復(fù)雜任務(wù)求解的重要性。

這種現(xiàn)象揭示了一個(gè)重要觀察：更長(zhǎng)的推理鏈條并非簡(jiǎn)單的冗余重復(fù)，而是模型進(jìn)行更深入、更細(xì)致思考的體現(xiàn)。就像人類(lèi)數(shù)學(xué)家在解決困難問(wèn)題時(shí)需要更多的草稿紙和計(jì)算步驟一樣，AI模型也通過(guò)更長(zhǎng)的"思考過(guò)程"來(lái)處理復(fù)雜的邏輯推理和問(wèn)題求解。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中性能與長(zhǎng)度的協(xié)同提升，證明了MiniMax-M1架構(gòu)設(shè)計(jì)的合理性?；旌献⒁饬C(jī)制在保持計(jì)算效率的同時(shí)，確實(shí)能夠支持更長(zhǎng)、更復(fù)雜的推理過(guò)程，這為未來(lái)開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的推理模型提供了重要的設(shè)計(jì)原則和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

說(shuō)到底，MiniMax-M1代表了AI推理能力發(fā)展的一個(gè)重要里程碑。通過(guò)創(chuàng)新的混合注意力架構(gòu)和高效的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它成功地解決了長(zhǎng)期困擾該領(lǐng)域的計(jì)算效率問(wèn)題。這項(xiàng)工作不僅在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了突破，更重要的是大幅降低了高性能推理模型的訓(xùn)練和使用成本，讓更多研究者和開(kāi)發(fā)者能夠參與到AI推理技術(shù)的發(fā)展中來(lái)。

模型在復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的優(yōu)異表現(xiàn)，特別是在軟件工程、長(zhǎng)文檔理解和智能體應(yīng)用等領(lǐng)域的突出能力，預(yù)示著AI技術(shù)正在從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)世界的復(fù)雜應(yīng)用。隨著測(cè)試時(shí)計(jì)算的持續(xù)擴(kuò)展，我們有理由相信這類(lèi)高效架構(gòu)將在推動(dòng)AI解決真實(shí)世界挑戰(zhàn)方面發(fā)揮重要作用，無(wú)論是自動(dòng)化企業(yè)工作流程，還是協(xié)助科學(xué)研究，都將展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。

研究團(tuán)隊(duì)將模型完全開(kāi)源并提供了詳細(xì)的部署指南，這種開(kāi)放態(tài)度為整個(gè)AI社區(qū)的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。MiniMax-M1不僅是一個(gè)技術(shù)產(chǎn)品，更是推動(dòng)AI推理技術(shù)民主化發(fā)展的重要一步，為構(gòu)建下一代語(yǔ)言模型智能體奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

Q&A

Q1：什么是"閃電注意力"機(jī)制？它比傳統(tǒng)注意力好在哪里？ A：閃電注意力是MiniMax-M1的核心創(chuàng)新，它將傳統(tǒng)注意力機(jī)制中平方級(jí)別的計(jì)算復(fù)雜度降低到近似線(xiàn)性。就像從指數(shù)增長(zhǎng)的房貸利率變成固定月租費(fèi)，處理長(zhǎng)文本時(shí)計(jì)算成本大幅降低，使AI能夠進(jìn)行更長(zhǎng)時(shí)間的"思考"而不會(huì)消耗過(guò)多計(jì)算資源。

Q2：MiniMax-M1的訓(xùn)練成本真的只要53萬(wàn)美元嗎？這在行業(yè)內(nèi)算什么水平？ A：是的，完整的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練僅需53.47萬(wàn)美元。這在大模型訓(xùn)練領(lǐng)域算是相當(dāng)經(jīng)濟(jì)的投入，主要得益于混合注意力架構(gòu)的效率優(yōu)勢(shì)和新開(kāi)發(fā)的CISPO算法。相比其他同規(guī)模模型動(dòng)輒數(shù)百萬(wàn)甚至千萬(wàn)的訓(xùn)練成本，這個(gè)數(shù)字確實(shí)很有競(jìng)爭(zhēng)力。

Q3：普通開(kāi)發(fā)者可以使用MiniMax-M1嗎？有什么技術(shù)門(mén)檻？ A：可以使用。研究團(tuán)隊(duì)已將模型完全開(kāi)源，并提供了vLLM和Transformers框架的支持，還有詳細(xì)的部署指南。普通開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)GitHub和Hugging Face平臺(tái)獲取模型，MiniMax公司也提供商業(yè)級(jí)API服務(wù)。主要門(mén)檻是需要足夠的計(jì)算資源來(lái)運(yùn)行這個(gè)4560億參數(shù)的大模型。