MiniMax M1
Réseau Neuronal
MiniMax M1 est un modèle de raisonnement ouvert de MiniMax pour l'analyse et les longs contextes, disponible via l'API MiniMax M1.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche MiniMax M1?
MiniMax M1 est un modèle de raisonnement à poids ouverts de l'équipe MiniMax, basé sur une architecture hybride Mixture-of-Experts avec un mécanisme de lightning attention. Cette combinaison permet une inférence économique sur de longues entrées : le modèle est conçu pour un contexte étendu et une analyse étape par étape. Les poids sont publiés, ce qui facilite la comparaison des réponses avec des modèles fermés sur vos propres données. Dans BotHub, vous utilisez MiniMax M1 sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles avec des cartes russes à l'utilisation, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. Tous les modèles sont réunis dans une seule fenêtre, le changement se fait en quelques clics, et une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle dans un système multimodal sans réécrire l'intégration. Pour les équipes, nous proposons des contrats, des factures et une gestion électronique des documents, un panneau d'administration avec des limites, et les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Utile pour analyser un long document, structurer un raisonnement analytique, vérifier la logique d'une solution technique ou créer votre propre assistant via l'API.Questions fréquentes sur MiniMax M1
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
minimax-m1 est un modèle textuel avec raisonnement et un contexte allant jusqu'à un million de jetons. Il est adapté au travail sur des documents volumineux et des bases de code, à la refactorisation et au débogage, aux tâches STEM, à l'analyse et aux scénarios d'agents avec appel d'outils. Il accepte également des images et des documents en entrée.
Jusqu'à 40 000 jetons par réponse — suffisant pour une analyse technique longue, une documentation détaillée, un grand module de code ou un rapport analytique complet. Si le contenu dépasse ce volume, divisez la tâche : le contexte d'un million de jetons permet de conserver l'intégralité de la conversation.
Oui, le modèle dispose d'un mode de raisonnement : avant la réponse finale, il construit une chaîne d'étapes. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse des exigences et débogage de code, où il est important de décomposer la tâche plutôt que de donner la première réponse venue.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des agents, des chatbots et des pipelines où la réponse est directement envoyée vers une base de données ou un service. Dans BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI.
Selon nos données, le modèle accepte du texte, des images et des documents : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, un graphique ou un gros fichier de spécifications et demander d'analyser le contenu. Pour l'audio et la vidéo, utilisez les modèles spécialisés dans BotHub — le changement ne prend que quelques secondes.
Le modèle est multilingue et fonctionne normalement avec les requêtes en russe : formulez votre tâche dans la langue habituelle. La qualité est facile à vérifier sur vos propres textes — dans BotHub, vous payez à l'utilisation pour les jetons, pas par abonnement, et vous pouvez comparer la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre.