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MiniMax M1发布：开源长上下文推理模型引发AI领域震动
MiniMax公司今日正式发布了其开源的长上下文推理模型MiniMax M1，该模型具有1M token的输入和80K token的输出能力，标志着开源AI模型的又一重大突破。MiniMax M1的训练成本仅为53.5万美元，性能超越了Qwen3和DeepSeek-R1，接近顶级闭源模型。新模型引入了Lightning Attention上下文优化机制，使其在处理10万tokens的生成任务时，计算量仅为DeepSeek R1的25%。此次发布不仅展示了MiniMax在开源领域的领先地位，也引发了对AI模型性能和训练成本的广泛关注，尤其是在与OpenAI O3、Gemini 2.5 Pro、Claude 4 Opus等模型的对比中，MiniMax M1展现出强大的Agentic Tool Use能力，进一步推动了人工智能技术的发展。
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1周前
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#OpenAI 发布开放权重模型 GPT-OSS-120B 和 GPT-OSS-20B，模型能力媲美 o4-mini 和 o3-mini。这些推理思维链模型可以在本地使用，例如在 M4 MacBook 上采用 20B 版甚至可以每秒输出 30~40tokens，高通也证实这些模型可以在搭载高通骁龙芯片的设备上使用。查看全文：
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