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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'minimax/m1',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/m1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
MiniMax M1: Das Kraftpaket für KI im extremen Maßstab
Der MiniMax M1 ist ein fortschrittliches, offenes Gewichts Mixture-of-Experts (MoE) Transformator Entwickelt für unübertroffene Leistung in anspruchsvollen KI-Anwendungen. Mit beeindruckenden 456 Milliarden Gesamtparameter (mit 45 Milliarden aktiven Token) und einem umfangreichen Kontextfenster mit 1 Million TokenM1 wurde entwickelt, um die komplexesten Datenanalyseaufgaben zu bewältigen.
Mit einem außergewöhnlichen Ausgabekapazität von 80.000 TokenMiniMax M1 zeichnet sich durch seine Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datenmengen, komplexer logischer Analysen und tiefgreifender Code-Analyse aus. Es ist die ideale Lösung für anspruchsvolle RAG-Pipelines, intensive juristische und wissenschaftliche Arbeitsabläufe sowie fortschrittliche agentenbasierte Tools, die ein hohes Maß an Kontext und analytischer Tiefe erfordern.
🔍 Technische Spezifikationen
Kernparameter:
- ✓ Kontextfenster: 1.000.000 Token
- ✓ Ausgangskapazität: Bis zu 80.000 Token
- ✓ Architektur: Sparse MoE Transformator mit Lightning Attention
- ✓ Parameter: 456 Mrd. insgesamt (45 Mrd. aktive Token pro Token)
💰 API-Preisstruktur:
Eingabe-Token (pro Million Token):
- • 0–200.000 Token: 0,42 $
- • Mehr als 200.000 Token: 1,365 USD (gestaffelte Preisgestaltung)
Ausgabetoken (pro Million Token):
- • Alle Stufen: 2,31 $
📊 Leistungskennzahlen
✨ Hauptmerkmale des MiniMax M1
- 📁 Vollständiges Verständnis: Verarbeitet nahtlos riesige Dokumente und ganze Codebasen mit Millionen von Token-Eingaben.
- ⚡ Schnelle und optimierte Inferenz: Nutzt effizientes MoE-Routing für eine schnelle Verarbeitung.
- 🔧 Effiziente Bedienung & Kompatibilität: Entwickelt für eine unkomplizierte Bereitstellung und breite Systemkompatibilität.
- 🧰 Erweiterte Agenten-Workflows: Robuste Unterstützung für den Werkzeugeinsatz und ausgefeilte Planung in KI-Agenten.
🎯 Optimale Anwendungsfälle
💻 Code Engineering
Umfangreiche Code-Repositories in einem einzigen, umfassenden Durchgang verarbeiten und refaktorisieren, wodurch die Produktivität der Entwickler gesteigert wird.
📜 Dokumentenanalyse
Führe tiefgreifende Analysen und Extraktionen von komplexen rechtlichen, technischen und regulatorischen Datensätzen durch.
🔍 RAG-Systeme
Dient als leistungsstarkes Backend für lange Kontexte für fortschrittliche Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Frage-Antwort-Systeme.
📈 Mathematisches Denken
Ermöglicht eine robuste, schrittweise symbolische und logische Analyse komplexer mathematischer Probleme.
💻 Codebeispiele
Die Integration von MiniMax M1 in Ihre Projekte ist unkompliziert. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die API-Interaktion:
import openai # Annahme der Kompatibilität mit dem OpenAI-Client client = openai.OpenAI( base_url="https://api.example.com/v1", # Ersetzen Sie dies durch die tatsächliche MiniMax M1 API-Basis-URL api_key="YOUR_MINIMAX_API_KEY", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="minimax/m1", messages=[ {"role": "system", "content": "Sie sind ein hilfreicher KI-Assistent."}, {"role": "user", "content": "Analysieren Sie dieses umfangreiche Rechtsdokument auf wichtige Klauseln."}, ], max_tokens=80000, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) (Hinweis: Ersetzen) Basis-URL Und API-Schlüssel (mit Ihren tatsächlichen MiniMax M1 API-Zugangsdaten.)
📊 Vergleich mit anderen führenden Modellen
Vs. GPT-4o
MiniMax M1 bietet eine deutlich größere 1 Million Kontext-Tokens Im Vergleich zu GPT-4o mit 128K ist M1 bei der Verarbeitung außergewöhnlich großer Eingaben überlegen.
Vs. Claude 4 Opus
Während beide über hervorragende logische Fähigkeiten verfügen, bietet M1 ein breiteres Kontextfenster. 1 Million Token im Vergleich zu Claude 4 Opus 128K, ideal für die Analyse extrem langer Dokumente.
Im Vergleich zu Gemini 2.5 Pro
MiniMax M1 ist führend in Bezug auf die Gesamtkapazität für Token und die Gesamtskalierbarkeit, insbesondere bei der Verarbeitung hochstrukturierter und umfangreicher Eingabedaten.
⚠ Aktuelle Einschränkungen
- ⚠ Keine visuelle/multimodale Unterstützung: M1 konzentriert sich derzeit ausschließlich auf textbasierte Eingaben und Ausgaben.
- ⚠ Keine Feinabstimmungs-API: Direkte Feinabstimmungsmöglichkeiten werden derzeit nicht über die API bereitgestellt.
- ⚠ Manuelle Integration für einige Tools: Bestimmte Tools oder Plattformen von Drittanbietern erfordern möglicherweise einen individuellen Integrationsaufwand.
🔗 API-Integration & Dokumentation
Das MiniMax M1-Modell ist über seine dedizierte KI/ML-API leicht zugänglich. Eine umfassende Dokumentation steht zur Verfügung, um Entwickler bei der Integration, Konfiguration und den Best Practices zu unterstützen.
Hier gelangen Sie zur Dokumentation: MiniMax M1 API-Referenz
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was macht MiniMax M1 im Vergleich zu anderen großen Sprachmodellen einzigartig?
MiniMax M1 zeichnet sich durch sein branchenführendes Kontextfenster von 1 Million Token und seine Ausgabekapazität von 80.000 Token aus, die durch einen Sparse MoE Transformer mit 456 Milliarden Parametern ermöglicht wird. Dadurch kann er deutlich größere Eingaben verarbeiten und umfangreichere Ausgaben generieren, was ihn ideal für tiefgreifende, komplexe Analyseaufgaben mit massiven Datensätzen macht.
Frage 2: Was sind die Hauptanwendungsfälle für MiniMax M1?
M1 ist optimal für Anwendungen konzipiert, die extremen Kontext und komplexe logische Schlussfolgerungen erfordern. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören fortgeschrittenes Code-Engineering (Refactoring großer Repositories), tiefgreifende Dokumentenanalyse (juristisch, wissenschaftlich, regulatorisch), robuste RAG-Systeme als Backend für lange Kontexte sowie komplexe mathematische und logische Schlussfolgerungen.
Frage 3: Unterstützt der MiniMax M1 multimodale Eingaben wie Bilder oder Audio?
Nein, MiniMax M1 ist derzeit ein reines Textmodell. Es unterstützt keine Bildverarbeitung oder andere multimodale Eingabearten.
Frage 4: Wie funktioniert die Preisgestaltung von M1 für die API-Nutzung?
Die Preisgestaltung für die MiniMax M1 API ist gestaffelt für Input-Token: 0,42 $ pro Million für die ersten 200.000 Token und 1,365 $ pro Million für Token über 200.000 hinaus. Output-Token werden über alle Stufen hinweg einheitlich mit 2,31 $ pro Million bepreist.
Frage 5: Gibt es eine API zur Feinabstimmung für MiniMax M1?
MiniMax M1 stellt derzeit keine öffentliche API zur Feinabstimmung bereit. Benutzer müssen das Modell gemäß den Vorgaben für ihre spezifischen Aufgaben integrieren.
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