美图秀秀走红欧洲：斩获意大利、土耳其、俄罗斯App Store分类榜第一

6月17日(rì)，沉寂已久的六小龙之一MiniMax酝酿了一个(yígè)大动作(dòngzuò)，宣布将连续五天发布重要更新。今天第一弹是开源首个推理模型MiniMax-M1。 根据官方的报告，MiniMax-M1多项(duōxiàng)基准测试比肩DeepSeek-R1、Qwen3等开源(kāiyuán)模型，接近海外的最领先模型。 官方(guānfāng)博客还提到(tídào)，基于两大(liǎngdà)技术创新，MiniMax-M1训练过程高效得“超出(chāochū)预期”，只用了3周时间、512块H800 GPU就完成强化学习训练阶段，算力租赁成本仅53.47万美元。这比一开始的预期少了一个数量级。 多位开发者已经第一时间展开测评。前illasoft技术总监@karminski在社交平台发布了(le)自己(zìjǐ)对MiniMax-M1的测评，认可其是“开源MoE第一梯队(tīduì)”。 @karminski着重测试了MiniMax-M1-80K的(de)写代码能力，用“拆(chāi)烟囱(yāncōng)”这一编程(biānchéng)案例实测发现，MiniMax-M1-80K在提示词下一次过，他提到DeepSeek-R1-0528 甚至 Gemini-2.5-Pro 都没能一次通过，这可能得益于其“训练材料(cáiliào)足够新”和“思考时多次(duōcì)反刍成功避坑”的能力。 缺点是，从生成的(de)(de)前端(qiánduān)页面来看, 样式不是很美观，因此用来生成高度创意(chuàngyì)的内容可能会面临不够发散的问题, 但反过来编程的指令遵循和精确性会更好。另外光影效果不是很好，也是训练不足的地方。 也有网友提到，测试发现MiniMax-M1模型中文写作是严谨优先的，幻觉较低，以遵循文本和指令为(wèi)第一(dìyī)。这(zhè)在注重发散的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这一新模型最大(zuìdà)的亮点还是(háishì)100万的上下文窗口长度(chángdù)，和闭源模型里的谷歌 Gemini 2.5 Pro一样，是DeepSeek R1的 8倍。 依托这一基础，M1系列在(zài)长上下文理解任务中 (MRCR)表现较优，从测试指标看，超越了所有(suǒyǒu)开源权重模型(móxíng)，甚至(shènzhì)超越海外的顶尖模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅微弱差距落后于Gemini 2.5 Pro。 “无限长的长文本能力是MiniMax团队(tuánduì)一直在打磨的重要维度，对于做社交应用(yìngyòng)、情感陪伴应用，Agent等来说是很(hěn)关键的技术。”云启资本(zīběn)合伙人陈昱在6月的大会论坛上表示。云启是MiniMax的天使轮投资机构。 TAU-bench是一个评估AI智能体在真实世界环境中(zhōng)可靠性的基准测试(cèshì)，在这(zhè)一指标中，MiniMax-M1表现较为出色(chūsè)，超越了DeepSeeK-R1-0528和(hé)谷歌的Gemini-2.5 Pro，在全球仅次于OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在代码能力(nénglì)（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著超越大部分开源模型(móxíng)，仅微弱差距次于(cìyú)DeepSeek最新发布的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的(de)长文本能力(nénglì)得益于闪电注意力机制为主的混合架构，这一(zhèyī)架构使得M1在进行长文本的上下文(shàngxiàwén)输入和深度推理时均有算力效率优势。MiniMax举例称，在用(yòng)8万Token深度推理的时候，只需要使用DeepSeek R1约30%的算力。 除此之外，MiniMax提出的另一创新(chuàngxīn)是强化学习算法(suànfǎ)CISPO。官方博客表示，在数学AIME的实验中，这比字节(zìjié)近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍(yíbèi)，显著优于 DeepSeek早期使用的 GRPO。这也是最终(zuìzhōng)算力成本不到54万美元的原因。 因为相对高效的训练和推理算力使用，MiniMax的定价性价比(xìngjiàbǐ)(xìngjiàbǐ)较高，官方直接对标性价比之王DeepSeek喊话，“两种模式都比 DeepSeek-R1 性价比更高，另(lìng)一种模式DeepSeek模型不支持(zhīchí)。” MiniMax-M1的定价(dìngjià)采用阶梯式，随输入长度增加而提高： 0-32k 输入：输入 0.8元/百万(bǎiwàn)token，输出(shūchū) 8元/百万token 32k-128k输入：输入 1.2元/百万(bǎiwàn)token，输出(shūchū) 16元/百万token 128k-1M 输入：输入 2.4元/百万(bǎiwàn)(bǎiwàn)token，输出 24元/百万token 几乎与MiniMax同时，六小龙之中(zhīzhōng)的(de)另外一家月之暗面也在(zài)今日开源了编程模型 Kimi-Dev-72B。根据官方发布的信息(xìnxī)，这一(zhèyī)模型是基于阿里云的Qwen2.5-72B 微调得到的。根据报告，这一模型在SWE-bench编程基准测试中取得了全球最高开源模型水平，成绩超过了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试发现，“同样是(shì)生成(shēngchéng)拆烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用 Claude-4-Sonnet修改了(le)3个bug 才能运行(yùnxíng)。”此外，这一案例基本需要600-800行代码才能完成, Kimi-Dev-72B只生成了220行, 较(jiào)多细节都没有实现。 这引发了对其高分是否源于“过拟合”的质疑，这是机器学习中的常见问题，指模型(móxíng)在训练(xùnliàn)集上表现优异，但在未见过的新数据上预测能力显著(xiǎnzhù)下降。目前月之暗面尚未发布详细技术报告。 DeepSeek在(zài)年初搅动(jiǎodòng)风暴后，AI六小龙有的出现高管出走风波，有的沉寂已久，埋头训练半年，看起来这些(zhèxiē)厂商已经做好了新的准备，继续加入这场大模型之争中。 MiniMax预告，后续四天将有更多(duō)更新。此前“海螺(hǎiluó)02（0616）”视频模型已现身AI视频竞技场(jìngjìchǎng)，并取得第二名的佳绩，业界普遍预期海螺新版本即将正式亮相。如果海螺能延续M1在成本或能力上的突破，或将进一步搅动多模态AI的格局(géjú)。 (本文来自第一财经(cáijīng))