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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}")
Détails du produit
MiniMax M1 : La centrale électrique pour l’IA à très grande échelle
Le MiniMax M1 est un poids libre avancé Transformateur à mélange d'experts (MoE) Conçu pour des performances inégalées dans les applications d'IA les plus exigeantes. Doté d'une impressionnante capacité 456 milliards de paramètres au total (avec 45 milliards d'actifs par jeton) et un vaste Fenêtre de contexte de 1 million de jetonsM1 est conçu pour gérer les tâches d'analyse de données les plus complexes.
Avec un caractère exceptionnel Capacité de production de 80 000 jetonsIl excelle dans le traitement massif de données, l'analyse logique complexe et le raisonnement approfondi sur le code. MiniMax M1 est la solution idéale pour les pipelines RAG sophistiqués, les flux de travail juridiques et scientifiques intensifs et les outils d'analyse avancés nécessitant un contexte et une profondeur d'analyse extrêmes.
🔍 Spécifications techniques
Paramètres principaux :
- ✓ Fenêtre contextuelle : 1 000 000 de jetons
- ✓ Capacité de sortie : Jusqu'à 80 000 jetons
- ✓ Architecture : Transformateur MoE clairsemé avec attention à la foudre
- ✓ Paramètres : 456 milliards au total (45 milliards actifs par jeton)
💰 Structure tarifaire de l'API :
Jetons d'entrée (par million de jetons) :
- • 0 à 200 000 jetons : 0,42 $
- • Plus de 200 000 jetons : 1,365 $ (tarification par paliers)
Jetons produits (par million de jetons) :
- • Tous les niveaux : 2,31 $
📊 Indicateurs de performance
✨ Principales fonctionnalités du MiniMax M1
- 📁 Compréhension à grande échelle : Traite sans problème de vastes quantités de documents et des bases de code complètes, même avec des entrées contenant des millions de jetons.
- ⚡ Inférence rapide et optimisée : Utilise un système de routage efficace du ministère de l'Éducation pour un traitement rapide.
- 🔧 Service efficace et compatibilité : Conçu pour un déploiement simplifié et une large compatibilité système.
- 🧰 Flux de travail d'agents avancés : Prise en charge robuste de l'utilisation des outils et de la planification sophistiquée dans les agents d'IA.
🎯 Cas d'utilisation optimaux
💻 Ingénierie du code
Traiter et restructurer de vastes référentiels de code en une seule passe exhaustive, améliorant ainsi la productivité des développeurs.
📜 Analyse de documents
Effectuer un raisonnement et une extraction approfondis sur des ensembles de données juridiques, techniques et réglementaires complexes.
🔍 Systèmes RAG
Sert de puissant backend à contexte long pour les systèmes de questions-réponses avancés de génération augmentée par récupération (RAG).
📈 Raisonnement mathématique
Permet une analyse symbolique et logique robuste et progressive pour les problèmes mathématiques complexes.
💻 Exemples de code
L'intégration de MiniMax M1 à vos projets est simple. Voici un exemple d'interaction avec l'API :
import openai # En supposant la compatibilité avec le client OpenAI client = openai.OpenAI( base_url="https://api.example.com/v1", # Remplacer par l'URL de base réelle de l'API MiniMax M1 api_key="VOTRE_CLÉ_API_MINIMAX", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="minimax/m1", messages=[ {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant IA utile."}, {"role": "user", "content": "Analysez ce long document juridique pour en extraire les clauses clés."}, ], max_tokens=80000, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) (Remarque : Remplacer URL de base et clé API (avec vos identifiants API MiniMax M1 réels.)
📊 Comparaison avec d'autres modèles leaders
Par rapport à GPT-4o
Le MiniMax M1 offre une surface nettement plus grande 1 million de jetons de contexte comparé aux 128 Ko du GPT-4o, ce qui rend le M1 supérieur pour le traitement d'entrées exceptionnellement volumineuses.
Contre Claude 4 Opus
Bien que les deux excellent dans le raisonnement, M1 offre une fenêtre contextuelle plus large. 1 million de jetons face aux 128K de Claude 4 Opus, idéal pour l'analyse de documents extrêmement longs.
Comparaison avec Gemini 2.5 Pro
MiniMax M1 prend la tête en termes de capacité totale de jetons et d'échelle globale, notamment pour le traitement de données d'entrée hautement structurées et volumineuses.
⚠ Limitations actuelles
- ⚠ Absence de prise en charge visuelle/multimodale : M1 se concentre actuellement exclusivement sur les entrées et sorties textuelles.
- ⚠ API sans réglage fin : Les fonctionnalités de réglage fin direct ne sont pas accessibles via l'API pour le moment.
- ⚠ Intégration manuelle pour certains outils : Certains outils ou plateformes tiers peuvent nécessiter des efforts d'intégration personnalisés.
🔗 Intégration et documentation de l'API
Le modèle MiniMax M1 est facilement accessible via son API IA/ML dédiée. Une documentation complète est disponible pour accompagner les développeurs dans l'intégration, la configuration et les bonnes pratiques.
Accédez à la documentation ici : Référence de l'API MiniMax M1
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce qui rend MiniMax M1 unique par rapport aux autres grands modèles de langage ?
MiniMax M1 se distingue par sa fenêtre de contexte d'un million de jetons, une capacité inégalée dans le secteur, et sa capacité de sortie de 80 000 jetons, grâce à un transformateur MoE clairsemé de 456 milliards de paramètres. Il peut ainsi traiter des entrées beaucoup plus volumineuses et générer des sorties plus complètes, ce qui le rend idéal pour les analyses approfondies et complexes sur des ensembles de données massifs.
Q2 : Quels sont les principaux cas d'utilisation du MiniMax M1 ?
M1 est conçu de manière optimale pour les applications exigeant un contexte et un raisonnement extrêmement poussés. Ses principaux cas d'utilisation incluent l'ingénierie de code avancée (refactorisation de grands référentiels), l'analyse documentaire approfondie (juridique, scientifique, réglementaire), les systèmes RAG robustes en tant que backend à contexte long, et le raisonnement mathématique et logique complexe.
Q3 : Le MiniMax M1 prend-il en charge les entrées multimodales telles que les images ou l’audio ?
Non, MiniMax M1 est actuellement un modèle uniquement textuel. Il ne prend pas en charge la vision ni d'autres types de saisie multimodaux.
Q4 : Comment fonctionne la tarification de M1 pour l’utilisation de l’API ?
La tarification de l'API MiniMax M1 est dégressive en fonction du nombre de jetons entrants : 0,42 $ par million pour les 200 000 premiers jetons, et 1,365 $ par million pour les jetons supplémentaires. Le prix des jetons sortants est fixe à 2,31 $ par million, quel que soit le palier.
Q5 : Existe-t-il une API de réglage fin disponible pour MiniMax M1 ?
À l'heure actuelle, MiniMax M1 ne propose pas d'API publique pour son paramétrage fin. Les utilisateurs doivent intégrer le modèle tel que fourni pour leurs tâches spécifiques.
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