MiniMax M1
minimaxai/minimax-m1-80k
MiniMax-M1: The World's First Open-Weight, Large-Scale Hybrid Attention Inference Model
MiniMax-M1 adopts a Mixture of Experts (MoE) architecture and integrates the Flash Attention mechanism. The model contains a total of 456 billion parameters, with 45.9 billion parameters activated per token.
Natively, the M1 model supports a context length of 1 million tokens—8 times that of DeepSeek R1. Additionally, by combining the CISPO algorithm with an efficient hybrid attention design for reinforcement learning training, MiniMax-M1 achieves industry-leading performance in long-context reasoning and real-world software engineering scenarios.
Fonctionnalités
API sans serveur
Documentation
minimaxai/minimax-m1-80k is available via Novita's serverless API, where you pay per token. There are several ways to call the API, including OpenAI-compatible endpoints with exceptional reasoning performance.
Sans serveur disponible
Exécutez des requêtes immédiatement, ne payez que pour l’utilisation
Entrée$0.55 / M Tokens
Sortie$2.2 / M Tokens
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4 api_key="<Your API Key>",
5 base_url="https://api.novita.ai/openai"
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9 model="minimaxai/minimax-m1-80k",
10 messages=[
11 {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
12 {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
13 ],
14 max_tokens=40000,
15 temperature=0.7
16)
17
18print(response.choices[0].message.content)Infos
Fournisseur
MiniMax
Quantification
bf16
Fonctionnalités prises en charge
Longueur du contexte
1000000
Sortie maximale
40000
Serverless
Pris en charge
Function Calling
Pris en charge
Structured Output
Pris en charge
Reasoning
Pris en charge
Capacités d’entrée
text
Capacités de sortie
text
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