MiniMax M1

MiniMax的MiniMax M1在Coding类别中表现出色，排名第166，综合评分68/100。MiniMax-M1 is a large-scale, open-weight reasoning model designed for extended context and high-efficiency inference. It leverages a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture paired with a custom "lightning attention" mechanism, allowing it to process long sequences—up to 1 million tokens—while maintaining competitive FLOP efficiency. With 456 billion total parameters and 45.9B active per token, this variant is optimized for complex, multi-step reasoning tasks. Trained via a custom reinforcement learning pipeline (CISPO), M1 excels in long-context understanding, software engineering, agentic tool use, and mathematical reasoning. Benchmarks show strong performance across FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA, and TAU-Bench, often outperforming other open models like DeepSeek R1 and Qwen3-235B. 它在基准测试表现和采用指标方面特别突出，适合寻找可靠coding解决方案的个人开发者和企业团队。

MiniMax M1的价格为每百万输入令牌$0.40，每百万输出令牌$2.20（USD）。如需批量折扣和企业定价，请联系提供商。在coding类别中价格具有竞争力，反映了模型的质量成本比。

在Coding类别中，MiniMax M1在6个追踪模型中排名第166。其质量排名第166，采用排名第166。您可以使用我们的对比工具查看与特定替代方案的详细并排指标。关键差异化因素包括基准测试综合评分、社区评价和实际采用率。

MiniMax M1已在6个不同信号中进行评估。最强的领域包括Capabilities（50/100）、Benchmarks（62/100）、Pricing（2/100）。这些评分来源于行业标准基准测试、社区评价和实际表现指标。综合评分68/100反映了所有追踪信号的加权组合。

MiniMax M1是付费模型，但部分提供商可能会提供试用积分或有限的免费版用于评估。请查看MiniMax的网站了解当前免费版可用性和促销优惠。