OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
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}")
Подробная информация о товаре
MiniMax M1: Мощная платформа для ИИ в экстремальных масштабах
Он Минимакс М1 это продвинутый, открытый весовой класс трансформатор смешанного экспертного уровня (MoE) Разработан для обеспечения непревзойденной производительности в требовательных приложениях искусственного интеллекта. Обладает впечатляющими характеристиками. 456 миллиардов параметров в общей сложности (с 45 миллиардами активных токенов на каждый токен) и обширной 1 миллион токенов контекстное окноM1 создан для решения самых сложных задач анализа данных.
С исключительным Емкость для вывода 80 000 токенов.Он превосходно справляется с обработкой больших объемов входных данных, сложным логическим анализом и глубоким анализом кода. MiniMax M1 — идеальное решение для сложных конвейеров обработки данных RAG, интенсивных юридических и научных рабочих процессов, а также передовых инструментов для работы с агентами, требующих предельного контекста и аналитической глубины.
🔍 Технические характеристики
Основные параметры:
- ✓ Контекстное окно: 1 000 000 токенов
- ✓ Выходная мощность: До 80 000 токенов
- ✓ Архитектура: Разреженный трансформатор MoE с молниеотводом
- ✓ Параметры: Всего 456 млрд (45 млрд активных токенов на каждый токен)
💰 Структура ценообразования API:
Входные токены (за миллион токенов):
- • 0–200 тыс. токенов: 0,42 доллара
- • Более 200 000 токенов: 1,365 доллара (Многоуровневое ценообразование)
Выходные токены (за миллион токенов):
- • Все уровни: 2,31 доллара
📊 Показатели эффективности
✨ Основные возможности MiniMax M1
- 📁 Полное понимание: Обеспечивает бесперебойную обработку огромных объемов документов и целых кодовых баз, содержащих миллионы токенов на входе.
- ⚡ Быстрый и оптимизированный вывод: Используется эффективная маршрутизация MoE для быстрой обработки.
- 🔧 Эффективная подача и совместимость: Разработан для упрощения развертывания и обеспечения широкой системной совместимости.
- 🧰 Расширенные рабочие процессы Agentic: Надежная поддержка использования инструментов и сложного планирования в агентах искусственного интеллекта.
🎯 Оптимальные варианты использования
💻 Разработка кода
Обработка и рефакторинг обширных репозиториев кода за один комплексный проход, повышающий производительность разработчиков.
📜 Анализ документов
Выполняйте глубокий анализ и извлечение информации из сложных наборов данных, касающихся правовых, технических и нормативных актов.
🔍 Системы RAG
Служит мощным бэкэндом с длинным контекстом для продвинутых систем ответов на вопросы, основанных на методе дополненной генерации информации (Retrieval-Augmented Generation, RAG).
📈 Математическое мышление
Обеспечивает надежный, пошаговый символический и логический анализ сложных математических задач.
💻 Примеры кода
Интеграция MiniMax M1 в ваши проекты очень проста. Ниже приведён пример фрагмента кода для взаимодействия с API:
import openai # Предполагается совместимость с клиентом OpenAI client = openai.OpenAI( base_url="https://api.example.com/v1", # Замените на фактический базовый URL API MiniMax M1 api_key="YOUR_MINIMAX_API_KEY", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="minimax/m1", messages=[ {"role": "system", "content": "Вы полезный ИИ-помощник."}, {"role": "user", "content": "Проанализируйте этот большой юридический документ на наличие ключевых пунктов."}, ], max_tokens=80000, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) (Примечание: Заменить) базовый_урл и api_key (используя ваши реальные учетные данные API MiniMax M1.)
📊 Сравнение с другими ведущими моделями
Против ГПТ-4о
MiniMax M1 предлагает значительно больший размер 1 миллион контекстных токенов По сравнению с 128K у GPT-4o, M1 превосходит конкурентов по производительности при обработке исключительно больших объемов входных данных.
Против Клода 4 Опус
Хотя оба метода превосходят другие в плане логического мышления, метод M1 обеспечивает более широкий контекст. 1 млн токенов В сравнении с 128K в Claude 4 Opus, идеально подходит для анализа чрезвычайно длинных документов.
В сравнении с Gemini 2.5 Pro
MiniMax M1 занимает лидирующие позиции по общей емкости токенов и масштабируемости, особенно для обработки высокоструктурированных и обширных входных данных.
⚠ Текущие ограничения
- ⚠ Отсутствие поддержки зрения/мультимодальной визуализации: В настоящее время M1专注于 исключительно ввод и вывод данных в текстовом формате.
- ⚠ API без тонкой настройки: В настоящее время возможности прямой тонкой настройки через API недоступны.
- ⚠ Ручная интеграция для некоторых инструментов: Для интеграции некоторых сторонних инструментов или платформ могут потребоваться специальные усилия.
🔗 Интеграция API и документация
Модель MiniMax M1 легко доступна через специальный API для ИИ/машинного обучения. Для разработчиков доступна подробная документация по интеграции, настройке и передовым методам работы.
Документацию можно найти здесь: Справочник API MiniMax M1
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Чем MiniMax M1 уникален по сравнению с другими крупными языковыми моделями?
MiniMax M1 выделяется благодаря лучшему в отрасли контекстному окну в 1 миллион токенов и выходной емкости в 80 000 токенов, обеспечиваемой 456-битным параметрическим Sparse MoE Transformer. Это позволяет ему обрабатывать значительно большие входные данные и генерировать более обширные выходные данные, что делает его идеальным для сложных аналитических задач, связанных с огромными массивами данных.
В2: Каковы основные варианты использования MiniMax M1?
M1 оптимально разработан для приложений, требующих экстремального контекста и логического мышления. Ключевые сценарии использования включают в себя продвинутую разработку кода (рефакторинг больших репозиториев), углубленный анализ документов (юридических, научных, нормативных), надежные системы RAG в качестве бэкенда для работы с длинным контекстом, а также сложные математические и логические рассуждения.
В3: Поддерживает ли MiniMax M1 многомодальные входные данные, такие как изображения или аудио?
Нет, MiniMax M1 в настоящее время является моделью, поддерживающей только текстовый ввод. Она не поддерживает ввод изображений или другие мультимодальные типы ввода.
В4: Как работает ценообразование M1 при использовании API?
Ценообразование для API MiniMax M1 имеет ступенчатую структуру для входных токенов: 0,42 доллара США за миллион за первые 200 000 токенов и 1,365 доллара США за миллион за токены, превышающие 200 000. Цена выходных токенов остается неизменной и составляет 2,31 доллара США за миллион для всех уровней.
В5: Существует ли API для тонкой настройки MiniMax M1?
В настоящее время MiniMax M1 не предоставляет общедоступный API для тонкой настройки. Пользователям следует интегрировать модель в том виде, в котором она предоставляется, для решения конкретных задач.
Игровая площадка для ИИ
