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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}")
产品详情
MiniMax M1：超大规模人工智能的强大引擎
这 MiniMax M1 是一款高级的、不限重量级的赛车。 混合专家（MoE）变压器 专为满足严苛的人工智能应用需求而设计，性能卓越。拥有令人印象深刻的…… 总共4560亿个参数 （每个Tokens有 450 亿活跃Tokens）以及广泛的 100万个令牌上下文窗口M1 的设计目标是处理最复杂的数据分析任务。
非常出色 80,000 Tokens输出容量它擅长海量输入处理、复杂的逻辑分析和深度代码推理。MiniMax M1 是复杂 RAG 流程、密集型法律和科学工作流程以及需要极高上下文信息和分析深度的先进智能体工具的理想解决方案。
🔍 技术规格
核心参数：
- ✓ 上下文窗口： 1,000,000 个Tokens
- ✓ 产量： 至多 80,000 个Tokens
- ✓ 建筑： 具有闪电注意力的稀疏 MoE 变压器
- ✓ 参数： 总计 4560 亿（每个Tokens 450 亿有效）
💰 API 定价结构：
输入令牌数（每百万令牌）：
- • 0–200k Tokens： 0.42美元
- • 超过 20 万个Tokens： 1.365美元 （阶梯式定价）
输出Tokens数（每百万Tokens）：
- • 所有级别： 2.31美元
📊 绩效指标
✨ MiniMax M1 的主要功能
- 📁 全面理解： 无缝处理海量文档和整个代码库，支持百万级输入。
- ⚡ 快速且优化的推理： 利用高效的MoE路由实现快速处理。
- 🔧 高效服务和兼容性： 专为简化部署和广泛的系统兼容性而设计。
- 🧰 高级代理工作流： 对人工智能代理中的工具使用和复杂规划提供强大的支持。
🎯 最佳使用场景
💻 代码工程
一次性全面处理和重构庞大的代码库，提高开发人员的工作效率。
📜 文档分析
对复杂的法律、技术和监管数据集进行深度推理和提取。
🔍 RAG 系统
为高级检索增强生成 (RAG) 问答系统提供强大的长上下文后端支持。
📈 数学推理
能够对复杂的数学问题进行稳健的、逐步的符号和逻辑分析。
💻 代码示例
将 MiniMax M1 集成到您的项目中非常简单。以下是 API 交互示例代码片段：
import openai # 假设与 OpenAI 客户端兼容 client = openai.OpenAI( base_url="https://api.example.com/v1", # 替换为实际的 MiniMax M1 API 基本 URL api_key="YOUR_MINIMAX_API_KEY", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="minimax/m1", messages=[ {"role": "system", "content": "您是一位乐于助人的 AI 助手。"}, {"role": "user", "content": "分析这份大型法律文件的关键条款。"}, ], max_tokens=80000, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) （注：替换） 基本网址 和 api_key 使用您实际的 MiniMax M1 API 凭据。）
📊 与其他领先型号的比较
与 GPT-4o 相比
MiniMax M1 提供更大的屏幕。 100万个上下文标记 与 GPT-4o 的 128K 相比，M1 在处理超大输入方面更胜一筹。
与Claude 4 Opus 的对决
虽然两者在推理方面都很出色，但M1提供了更广泛的背景信息。 100万个Tokens 与 Claude 4 Opus 的 128K 相比，非常适合进行超长文档分析。
与 Gemini 2.5 Pro 相比
MiniMax M1 在总令牌容量和整体规模方面处于领先地位，尤其适用于高度结构化和广泛的输入数据处理。
⚠ 当前限制
- ⚠ 无视觉/多模态支持： M1 目前只专注于基于文本的输入和输出。
- ⚠ 无微调 API： 目前尚未通过 API 提供直接的微调功能。
- ⚠ 部分工具需要手动集成： 某些第三方工具或平台可能需要定制集成。
🔗 API 集成与文档
MiniMax M1 模型可通过其专用的 AI/ML API 轻松访问。我们提供全面的文档，帮助开发人员进行集成、配置并掌握最佳实践。
点击此处查看文档： MiniMax M1 API 参考
❓ 常见问题解答 (FAQ)
Q1：与其他大型语言模型相比，MiniMax M1 的独特之处是什么？
MiniMax M1 凭借其业界领先的 100 万 token 上下文窗口和 8 万 token 输出容量脱颖而出，这得益于其 456 亿参数稀疏 MoE Transformer。这使其能够处理规模更大的输入并生成更丰富的输出，使其成为处理海量数据集的深度复杂分析任务的理想之选。
Q2：MiniMax M1 的主要应用场景是什么？
M1 专为需要高度上下文和推理的应用而设计。其主要应用场景包括：高级代码工程（重构大型代码库）、深度文档分析（法律、科学、监管）、作为长上下文后端的强大 RAG 系统，以及复杂的数学和逻辑推理。
Q3：MiniMax M1 是否支持图像或音频等多模态输入？
不，MiniMax M1 目前仅支持文本输入，不支持视觉或其他多模态输入方式。
Q4：M1 的 API 使用定价机制是怎样的？
MiniMax M1 API 的定价采用阶梯式收费，输入Tokens的价格为：前 20 万个Tokens每百万个 0.42 美元，超过 20 万个Tokens的部分每百万个 1.365 美元。输出Tokens的价格在所有层级中均统一为每百万个 2.31 美元。
Q5：MiniMax M1 是否有微调 API 可用？
目前，MiniMax M1 没有公开用于微调的 API。用户应根据具体任务需求集成该模型。
