MiniMaxが推論モデル「M1」をオープンソース化、100万トークン対応
MiniMaxは100万トークンの文脈窓と8万トークンの推論出力に対応したオープンソース推論モデル「MiniMax-M1」を公開しました。独自のハイブリッドアテンションと強化学習手法により、計算コストをDeepSeek R1の約30%に圧縮。強化学習フェーズの計算費用は約53万ドルに抑えられました。
MiniMaxは100万トークンの文脈窓と8万トークンの推論出力に対応したオープンソース推論モデル「MiniMax-M1」を公開しました。独自のハイブリッドアテンションと強化学習手法により、計算コストをDeepSeek R1の約30%に圧縮。強化学習フェーズの計算費用は約53万ドルに抑えられました。