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MiniMax M1

MiniMax M1 é um modelo de Mistura de Especialistas de vanguarda com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, 456 bilhões de parâmetros totais e um limite de saída de 80 mil. Com desempenho superior no AIME 2025, SWE-bench e LiveCodeBench, ele oferece raciocínio escalável de longa duração para casos de uso de agentes e de engenharia.

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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}")

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MiniMax M1

Detalhes do produto

MiniMax M1: A potência para IA em escala extrema

O MiniMax M1 É um peso livre avançado. Transformador de Mistura de Especialistas (MoE) Projetado para desempenho incomparável em aplicações de IA exigentes. Apresentando um desempenho impressionante. 456 bilhões de parâmetros totais (com 45 bilhões ativos por token) e uma ampla janela de contexto de 1 milhão de tokensO M1 foi desenvolvido para lidar com as tarefas de análise de dados mais complexas.

Com um excepcional Capacidade de saída de 80.000 tokensO MiniMax M1 se destaca no processamento massivo de dados, na análise lógica complexa e no raciocínio profundo sobre código. É a solução ideal para fluxos de trabalho RAG sofisticados, fluxos de trabalho jurídicos e científicos intensivos e ferramentas de análise avançadas que exigem contexto extremo e profundidade analítica.

🔍 Especificações Técnicas

Parâmetros principais:

✓ Janela de contexto: 1.000.000 de tokens
✓ Capacidade de saída: Até 80.000 tokens
✓ Arquitetura: Transformador MoE esparso com atenção relâmpago
✓ Parâmetros: 456 bilhões no total (45 bilhões ativos por token)

💰 Estrutura de preços da API:

Tokens de entrada (por milhão de tokens):

• 0–200 mil tokens: $ 0,42
• Mais de 200 mil tokens: $ 1,365 (preços escalonados)

Tokens de saída (por milhão de tokens):

• Todos os níveis: $ 2,31

📊 Métricas de desempenho

Resultados da avaliação do MiniMax M1 no TextBench

✨ Principais recursos do MiniMax M1

📁 Compreensão completa: Processa perfeitamente documentos extensos e bases de código inteiras com entradas de milhões de tokens.
⚡ Inferência rápida e otimizada: Aproveita o roteamento eficiente do MoE para processamento rápido.
🔧 Serviço eficiente e compatibilidade: Projetado para implantação simplificada e ampla compatibilidade com sistemas.
🧰 Fluxos de trabalho avançados com agentes: Suporte robusto para o uso de ferramentas e planejamento sofisticado em agentes de IA.

🎯 Casos de uso ideais

💻 Engenharia de Código

Processe e refatore extensos repositórios de código em uma única etapa abrangente, aumentando a produtividade do desenvolvedor.

📜 Análise de Documentos

Realize raciocínio e extração de dados complexos nas áreas jurídica, técnica e regulatória.

🔍 Sistemas RAG

Serve como um backend robusto e de longo contexto para sistemas avançados de perguntas e respostas baseados em Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

📈 Raciocínio Matemático

Permite uma análise simbólica e lógica robusta e passo a passo para problemas matemáticos complexos.

💻 Exemplos de código

Integrar o MiniMax M1 aos seus projetos é simples. Abaixo, segue um exemplo de trecho de código para interação com a API:

 import openai # Assumindo compatibilidade com o cliente OpenAI client = openai.OpenAI( base_url="https://api.example.com/v1", # Substitua pela URL base da API MiniMax M1 api_key="SUA_CHAVE_DE_API_MINIMAX", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="minimax/m1", messages=[ {"role": "system", "content": "Você é um assistente de IA prestativo."}, {"role": "user", "content": "Analise este extenso documento legal em busca de cláusulas importantes."}, ], max_tokens=80000, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content)

(Nota: Substituir) base_url e chave_api (com suas credenciais reais da API do MiniMax M1.)

📊 Comparação com outros modelos líderes

Vs. GPT-4o

O MiniMax M1 oferece um espaço significativamente maior. 1 milhão de tokens de contexto Em comparação com os 128K do GPT-4o, o M1 se destaca no processamento de entradas excepcionalmente grandes.

Vs. Claude 4 Opus

Embora ambos se destaquem no raciocínio, o M1 proporciona uma janela contextual mais ampla. 1 milhão de tokens Em comparação com os 128K do Claude 4 Opus, é ideal para análise de documentos extremamente longos.

Vs. Gemini 2.5 Pro

O MiniMax M1 assume a liderança em capacidade total de tokens e escalabilidade geral, particularmente para processamento de dados de entrada altamente estruturados e extensos.

⚠ Limitações atuais

⚠ Sem suporte visual/multimodal: Atualmente, o M1 se concentra exclusivamente em entradas e saídas baseadas em texto.
⚠ API sem opções de ajuste fino: No momento, não há recursos de ajuste fino direto disponíveis via API.
⚠ Integração manual para algumas ferramentas: Determinadas ferramentas ou plataformas de terceiros podem exigir esforços de integração personalizados.

🔗 Integração e documentação da API

O modelo MiniMax M1 é facilmente acessível através de sua API dedicada de IA/ML. Documentação completa está disponível para auxiliar os desenvolvedores com integração, configuração e melhores práticas.

Acesse a documentação aqui: Referência da API MiniMax M1

❓ Perguntas frequentes (FAQ)

P1: O que torna o MiniMax M1 único em comparação com outros modelos de linguagem de grande porte?

O MiniMax M1 se destaca por sua janela de contexto líder do setor, com 1 milhão de tokens, e capacidade de saída de 80.000 tokens, graças a um Sparse MoE Transformer de 456 bilhões de parâmetros. Isso permite que ele lide com entradas significativamente maiores e gere saídas mais extensas, tornando-o ideal para tarefas analíticas complexas e profundas em conjuntos de dados massivos.

Q2: Quais são os principais casos de uso do MiniMax M1?

O M1 foi projetado de forma otimizada para aplicações que exigem contexto e raciocínio extremamente complexos. Os principais casos de uso incluem engenharia de código avançada (refatoração de grandes repositórios), análise detalhada de documentos (jurídica, científica, regulatória), sistemas RAG robustos como backend de longo contexto e raciocínio matemático e lógico complexo.

P3: O MiniMax M1 suporta entradas multimodais, como imagens ou áudio?

Não, o MiniMax M1 é atualmente um modelo somente de texto. Ele não suporta visão computacional ou outros tipos de entrada multimodal.

Q4: Como funciona o preço do uso da API da M1?

O preço da API MiniMax M1 é escalonado para tokens de entrada: US$ 0,42 por milhão para os primeiros 200 mil tokens e US$ 1,365 por milhão para tokens acima de 200 mil. Os tokens de saída têm um preço fixo de US$ 2,31 por milhão em todos os níveis.

Q5: Existe alguma API de ajuste fino disponível para o MiniMax M1?

Atualmente, o MiniMax M1 não expõe uma API pública para ajuste fino. Os usuários devem integrar o modelo conforme fornecido para suas tarefas específicas.

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