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2025-06-18 12:26:42 - 定价方面，M1根据文本大小分为三个价格区间：0-32k Token，输入0.8元/百万Token，输出8元/百万Token；32k-128k Token，输入1.2元/百万Token，输出16元/百万Token；128k-1M Token，输入2.4元/百万Token，输出24元/
2025-06-17 16:46:46 - MiniMax-M1开源技术报告截图 定价方面，在输入区间0-32K范围内，M1模型的价格为输入0.8元/百万Tokens，输出8元/百万Tokens；32k-128k范围内，M1模型的价格为输入1.2元/百万Tokens，输出16元/百万Tokens。
2025-06-25 14:01:49 - 传统模型如DeepSeek R1在处理10万Token生成任务时需消耗大量算力，而M1通过分块策略——局部上下文采用传统注意力、全局摘要采用线性注意力——将计算量压缩至竞品的25%。
2025-06-23 20:13:59 - 在工具调用（TAU-bench）、代码生成（SWE-bench）、长文本理解（MRCR）等17个主流评测中，M1 表现优异。其中，M1-40k在TAU-bench任务中超越所有开源模型；在MRCR任务中，位列全球第二。
2025-06-17 19:45:59 - 在17个国际主流评测集上，M1大模型显示出优越性能。在代码能力方面，M1-40k和M1-80k版本分别取得了55.6%和56.0%的优秀成绩，超越其他开源模型，跻身全球大模型第一梯队。
2025-06-17 15:42:21 - 根据官方介绍，M1的优势是支持目前业内最高的100万上下文的输入，跟闭源模型里面的Google Gemini 2.5Pro一样，是DeepSeek R1的8倍，以及业内最长的8万Token的推理输出。
2025-07-03 08:03:02 - 而在输出长度上，M1的8万token高于Gemini2.5Pro的6.4万token，对于需生成长篇技术文档、小说剧本等场景，这一优势极具含金量。 M1在保持性能的同时，其性价比让友商有些坐不住了。在用8万Token深度推理时，M1所需算力仅为DeepSeek的30%。
2025-07-03 08:07:01 - 前不久，上海AI公司MiniMax（上海稀宇科技有限公司）在其官网和开源平台GitHub上，抛出全球首个开源大规模混合架构推理模型——MiniMax—M1（以下简称“M1”）。该模型在权威评测榜单中，位列全球开源模型第二，仅次于DeepSeek—R1—0528。
2025-07-03 06:57:22 - 而在输出长度上，M1的8万token高于Gemini2.5Pro的6.4万token，对于需生成长篇技术文档、小说剧本等场景，这一优势极具含金量。 M1在保持性能的同时，其性价比让友商有些坐不住了。在用8万Token深度推理时，M1所需算力仅为DeepSeek的30%。
2025-06-17 16:17:00 - 在代码能力方面，M1-40k和M1-80k版本分别取得了55.6%和56.0%的成绩，稳居第一梯队。在长文本方面，依托百万级上下文窗口，M1系列在此项任务中表现惊艳；在工具调用方面，在模拟真实世界工具调用的复杂场景中，M1-40k模型领跑开源模型。
