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Acceso
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}")
Detalle del producto
MiniMax M1: La potencia de la IA a escala extrema
El MiniMax M1 Es un modelo avanzado de peso abierto. Transformador de mezcla de expertos (MoE) Diseñado para un rendimiento inigualable en aplicaciones de IA exigentes. Con una impresionante 456 mil millones de parámetros totales (con 45B activos por token) y una expansión Ventana de contexto de 1 millón de tokensM1 está diseñado para gestionar las tareas de análisis de datos más complejas.
Con una excepcional Capacidad de salida de 80.000 tokensDestaca en el procesamiento masivo de entradas, el análisis lógico complejo y el razonamiento profundo del código. MiniMax M1 es la solución ideal para pipelines RAG sofisticados, flujos de trabajo legales y científicos intensivos, y herramientas de agencia avanzadas que requieren contexto extremo y profundidad analítica.
🔍 Especificaciones técnicas
Parámetros básicos:
- ✓ Ventana de contexto: 1.000.000 de tokens
- ✓ Capacidad de salida: Arriba a 80.000 tokens
- ✓ Arquitectura: Transformador MoE disperso con atención de relámpago
- ✓ Parámetros: 456B en total (45B activos por token)
💰 Estructura de precios de la API:
Tokens de entrada (por millón de tokens):
- • 0–200k tokens: $0.42
- • Más de 200.000 tokens: $1.365 (precios escalonados)
Tokens de salida (por millón de tokens):
- • Todos los niveles: $2.31
📊 Métricas de rendimiento
✨ Capacidades clave del MiniMax M1
- 📁 Comprensión a gran escala: Procesa sin problemas documentos extensos y bases de código completas a través de entradas de millones de tokens.
- ⚡ Inferencia rápida y optimizada: Aprovecha el enrutamiento MoE eficiente para un procesamiento rápido.
- 🔧 Servicio eficiente y compatibilidad: Diseñado para una implementación optimizada y una amplia compatibilidad del sistema.
- 🧰 Flujos de trabajo de agentes avanzados: Soporte sólido para el uso de herramientas y planificación sofisticada en agentes de IA.
🎯 Casos de uso óptimos
💻 Ingeniería de código
Procese y refactorice repositorios de código extensos en una única pasada integral, mejorando la productividad del desarrollador.
📜 Análisis de documentos
Realizar razonamientos y extracciones profundos sobre conjuntos de datos legales, técnicos y regulatorios complejos.
🔍 Sistemas RAG
Sirve como un potente backend de contexto largo para sistemas avanzados de respuesta a preguntas de recuperación-generación aumentada (RAG).
📈 Razonamiento matemático
Permite un análisis simbólico y lógico robusto, paso a paso, para problemas matemáticos complejos.
💻 Ejemplos de código
Integrar MiniMax M1 en tus proyectos es sencillo. A continuación, se muestra un fragmento de ejemplo para la interacción con la API:
import openai # Suponiendo compatibilidad con el cliente de OpenAI client = openai.OpenAI( base_url="https://api.example.com/v1", # Reemplazar con la URL base de la API de MiniMax M1 real api_key="YOUR_MINIMAX_API_KEY", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="minimax/m1", messages=[ {"role": "system", "content": "Eres un útil asistente de IA."}, {"role": "user", "content": "Analiza este gran documento legal en busca de cláusulas clave."}, ], max_tokens=80000, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) (Nota: Reemplazar URL base y clave api con sus credenciales reales de API MiniMax M1).
📊 Comparación con otros modelos líderes
Frente a GPT-4o
MiniMax M1 ofrece un tamaño significativamente mayor 1 millón de tokens de contexto en comparación con los 128K de GPT-4o, lo que hace que M1 sea superior para procesar entradas excepcionalmente grandes.
Contra Claude 4 Opus
Si bien ambos se destacan en el razonamiento, M1 proporciona una ventana de contexto más amplia. 1 millón de tokens frente a los 128K de Claude 4 Opus, ideal para análisis de documentos extremadamente largos.
Comparación con Gemini 2.5 Pro
MiniMax M1 toma la delantera en capacidad total de tokens y escala general, particularmente para el procesamiento de datos de entrada altamente estructurados y extensos.
⚠ Limitaciones actuales
- ⚠ Sin visión/soporte multimodal: Actualmente M1 se centra únicamente en entradas y salidas basadas en texto.
- ⚠ Sin API de ajuste fino: Las capacidades de ajuste fino directo no están expuestas a través de API en este momento.
- ⚠ Integración manual para algunas herramientas: Algunas herramientas o plataformas de terceros pueden requerir esfuerzos de integración personalizados.
🔗 Integración y documentación de API
El modelo MiniMax M1 es fácilmente accesible a través de su API dedicada de IA/ML. Disponemos de documentación completa para ayudar a los desarrolladores con la integración, la configuración y las mejores prácticas.
Acceda a la documentación aquí: Referencia de API de MiniMax M1
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué hace que MiniMax M1 sea único en comparación con otros modelos de idiomas grandes?
MiniMax M1 destaca por su ventana de contexto de 1 millón de tokens, líder en la industria, y su capacidad de salida de 80 000 tokens, impulsada por un transformador de MoE disperso de 456 B de parámetros. Esto le permite gestionar entradas significativamente mayores y generar salidas más extensas, lo que lo hace ideal para tareas analíticas complejas y profundas en conjuntos de datos masivos.
P2: ¿Cuáles son los principales casos de uso de MiniMax M1?
M1 está diseñado óptimamente para aplicaciones que requieren contexto y razonamiento extremos. Los casos de uso clave incluyen ingeniería de código avanzada (refactorización de grandes repositorios), análisis documental exhaustivo (legal, científico y regulatorio), sistemas RAG robustos como backend de contexto extenso y razonamiento matemático y lógico complejo.
P3: ¿MiniMax M1 admite entradas multimodales como imágenes o audio?
No, el MiniMax M1 actualmente es un modelo de solo texto. No admite visión ni otros tipos de entrada multimodal.
P4: ¿Cómo funciona el precio de M1 para el uso de la API?
El precio de la API MiniMax M1 está escalonado para los tokens de entrada: $0,42 por millón para los primeros 200.000 tokens y $1,365 por millón para los tokens superiores a 200.000. Los tokens de salida tienen un precio constante de $2,31 por millón en todos los niveles.
P5: ¿Hay una API de ajuste fino disponible para MiniMax M1?
Actualmente, MiniMax M1 no ofrece una API pública para su ajuste. Los usuarios deben integrar el modelo según sus necesidades específicas.
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