1. 17 जून को, शांगहाई की AI विरासत कंपनी MiniMax ने अपने नवीनतम विकसित MiniMax-M1 सिरीज़ मॉडल को जारी किया, जिसे विश्व का पहला खुला स्रोत वाला बड़े पैमाने पर मिश्रित आर्किटेक्चर निष्कर्षण मॉडल के रूप में घोषित किया गया है। इस नवाचारशील मॉडल ने प्रदर्शन और लागत के नियंत्रण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है।
  2. MiniMax-M1 मॉडल का मुख्य दिखावा यह है कि यह मॉडल अधिकतम 10 लाख टोकेन के प्रदर्शन के साथ मूल रूप से समर्थन करता है, और निष्कर्षण आउटपुट पर भी उद्योग के सबसे लंबे 80 हजार टोकेन का समर्थन करता है। इस प्रौद्योगिकी की प्रगति गूगल के Gemini2.5Pro के समान है, और TAU-bench टूल के प्रयोग स्केनरियो में, MiniMax-M1-40k की प्रदर्शन की Gemini-2.5Pro से भी अधिक है, इससे इसकी मजबूती साबित होती है। इसके अलावा, MiniMax ने कहा है कि M1 मॉडल की बढ़ाई हुई प्रशिक्षण लागत केवल 53.5 लाख डॉलर है, जो पहले से एक अंक कम है।
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  4. इसकी कीमत नीति पर, MiniMax ने सीढ़ी वाली कीमत निर्धारित की है, जैसे कि इनपुट टेक्स्ट की लंबाई बढ़ती है, लागत भी बढ़ जाती है। जैसे कि, 0-32K Token के इनपुट के लिए प्रति लाख Token की लागत 0.8 रुपये है, और आउटपुट की लागत 8 रुपये प्रति लाख Token है; 32K-128K Token के लिए यह क्रमशः 1.2 और 16 रुपये है; और 128K-1M Token के लिए इनपुट और आउटपुट की लागत क्रमशः 2.4 और 24 रुपये प्रति लाख Token है। इस कीमत निर्धारण ने MiniMax-M1 को बाजार में अधिक प्रतिस्पर्धात्मक बना दिया है, विशेष रूप से पहले दो स्टेज के कीमतनीति पर, जो DeepSeek-R1 से कम है।
  5. यह भी महत्वपूर्ण है कि MiniMax ने इस बार CISPO एल्गोरिदम की घोषणा की है, जो बाइटडांग के हाल ही में जारी DAPO एल्गोरिदम की तुलना में दोगुनी तेजी से संप्रेषित होता है, और इसके बलियों के चरण में गणना की आवश्यकता DeepSeek R1 की तुलना में 30% ही है। इससे MiniMax-M1 मॉडल की प्रशिक्षण की दक्षता बढ़ जाती है, और गणना संसाधनों की लागत काफी कम हो जाती है।
  6. AI उद्योग के "छह छोटे शेरों" के प्रतिद्वंद्वियों के बीच, MiniMax के इस प्रकाशन ने इसे बड़े मॉडलों के प्रतिस्पर्धा में आगे बढ़ने की उम्मीद की दिशा बनाई है। जैसे कि DeepSeek R2 की आगामी जारी होने वाली है, भविष्य के बाजार परिस्थितियों को और जटिल बनाए रखेगी। MiniMax भी खुला स्रोत तकनीक की अपडेटिंग करने पर जारी रहेगा, और आगामी दिनों में और अधिक तकनीक और उत्पादों की घोषणा होने की उम्मीद है।