Le 17 juin, la licorne chinoise en IA de Shanghai, MiniMax, a lancé sa toute nouvelle série de modèles MiniMax-M1, qui est présenté comme le premier modèle inférentiel open source à grande échelle avec une architecture hybride. Cette innovation a réalisé des progrès significatifs dans les capacités de traitement du contexte et le contrôle des coûts.
L'élément marquant du modèle MiniMax-M1 réside dans son support natif pour une fenêtre de contexte allant jusqu'à un million de tokens, et même jusqu'à 80 000 tokens dans les sorties inférentielles. Cette avancée technologique équivaut à celle de Gemini2.5Pro de Google, et le M1-40k a surpassé Gemini-2.5Pro lors de tests sur la scène d'utilisation TAU-bench, démontrant ainsi sa puissance. De plus, MiniMax a mentionné que le coût de formation renforcée du modèle M1 était seulement de 535 000 dollars, soit une réduction d'un ordre de grandeur par rapport aux précédents.
En termes de stratégie tarifaire, MiniMax adopte une tarification par paliers selon la longueur du texte d'entrée. Pour les 0-32 000 tokens, le coût est de 0,8 yuan par million de tokens pour l'entrée et de 8 yuans pour la sortie; entre 32 000 et 128 000 tokens, il passe à 1,2 yuans et 16 yuans; et entre 128 000 et un million de tokens, il atteint respectivement 2,4 yuans et 24 yuans. Ces prix rendent MiniMax-M1 plus compétitif sur le marché, notamment dans les deux premières tranches, où ils sont inférieurs aux produits concurrents tels que DeepSeek-R1.
Il convient également de noter que MiniMax a également introduit l'algorithme CISPO, dont la vitesse de convergence est deux fois plus rapide que l'algorithme DAPO récemment lancé par ByteDance, et la demande en calcul pendant la phase d'apprentissage par renforcement n'est que de 30 % de celle de DeepSeek R1. Cela rend l'entraînement du modèle MiniMax-M1 plus efficace, réduisant considérablement les ressources informatiques utilisées et abaissant encore davantage les coûts d'exploitation.
Face aux six jeunes entreprises prometteuses de l'industrie IA, ce lancement marque l'intention de MiniMax de continuer à progresser dans la compétition des modèles de grande taille. Avec l'arrivée imminente de DeepSeek R2, le paysage du marché deviendra plus complexe. MiniMax continue également à mettre à jour ses technologies open source, avec l'annonce de nouvelles annonces techniques et de produits dans les jours à venir.