MiniMax开源推理模型M1：混合专家架构+闪电注意力
talkingdev • 2025-06-18
3664 views
人工智能公司MiniMax在GitHub开源了其4560亿参数规模的推理模型M1，该模型采用创新的混合专家架构（MoE）并引入'闪电注意力'技术，实现百万token级别的超长上下文处理能力（相当于DeepSeek R1的8倍）。特别值得注意的是，在生成10万token长度内容时，其计算效率提升显著，FLOPs（浮点运算次数）消耗降低25%。这一技术突破意味着大模型在长文档理解、复杂逻辑推理等场景将具备更强实用性，同时其开源策略或将推动行业技术共享与生态建设。模型采用的混合专家架构通过动态激活子网络模块，在保持模型规模的同时显著提升计算效率，而'闪电注意力'机制则优化了长序列处理的显存占用问题。
核心要点
- 采用混合专家架构+闪电注意力技术，支持百万token上下文窗口
- 同等生成长度下计算效率提升25%，FLOPs消耗显著降低
- 开源策略加速行业技术迭代，推动大模型实用化进程