MiniMax-M1：4560億パラメーターのハイブリッドアテンション推論モデル

MiniMax-M1は、4560億パラメーターを持つ、オープンウェイトの大規模ハイブリッドアテンション推論モデルです。混合専門家（MoE）アーキテクチャと高速なアテンションメカニズムを組み合わせることで、100万トークンのコンテキスト長をネイティブにサポートします。大規模強化学習によってトレーニングされ、数学的推論、ソフトウェアエンジニアリングなどの複雑なタスクにおいて、DeepSeek R1やQwen3-235Bなどの他の強力なモデルを凌駕しています。テスト時の計算効率の高さから、次世代言語モデルエージェントの強力な基盤となります。