MiniMax-M1 — это крупномасштабная модель рассуждения с открытым весом, предназначенная для расширенного контекста и высокоэффективного вывода. Он использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) в сочетании со специальным механизмом «молниеносного внимания», что позволяет ему обрабатывать длинные последовательности — до 1 миллиона токенов — сохраняя при этом конкурентоспособную эффективность FLOP. Имея 456 миллиардов общих параметров и 45,9 миллиардов активных на токен, этот вариант оптимизирован для сложных многоэтапных задач рассуждения. Обученный с помощью специального конвейера обучения с подкреплением (CISPO), M1 преуспевает в понимании длительного контекста, разработке программного обеспечения, использовании агентских инструментов и математических рассуждениях. Тесты показывают высокую производительность в FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA и TAU-Bench, часто превосходя другие открытые модели, такие как DeepSeek R1 и Qwen3-235B.
Провайдеры
Одна и та же модель может быть доступна у разных провайдеров. Маршрутизация выбирает эндпоинт по политике, цене, задержке и доступности.
| Провайдер | Тариф | Задержка P50 | Ток/с P50 |
|---|---|---|---|
| ru_openrouter | Ввод59 ₽/M Вывод235 ₽/M | — | — |
| polza | Ввод45 ₽/M Вывод248 ₽/M | — | — |
| bothub | Ввод89 ₽/M Вывод356 ₽/M | — | — |
Тарифы
Тарифы зависят от модальности: токены (₽/1M), аудио/embedding (часто только ввод), видео и запуски — в отдельных единицах. Текущие тарифы по провайдерам — в таблице выше; ниже — история прайс-листа в разрезе провайдеров (₽/1M токенов, 7 дней). Провайдеры — в подсказке на графике.
Производительность
Пропускная способность — скорость генерации (ток/с, выше лучше). Задержка — полный round-trip (ниже лучше). TTFT — время до первого токена (ниже лучше). Графики разбиты по провайдерам — нажмите expand для деталей.
Бенчмарки
Для этой модели пока нет опубликованных результатов бенчмарков.
Активность
Объём запросов и токенов к модели за последние 7 дней.
Доступность
Доля успешных ответов за период. Мониторинг эндпоинтов и автоматический fallback при ошибках upstream.
Быстрый старт
Готовый код для вызова модели. API совместим с OpenAI — достаточно указать base_url LLM Mart. Меняется только slug модели: minimax/minimax-m1.
curl -s "https://llmmart.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $LLM_ROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax/minimax-m1",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет!"}
]
}'Нужен API-ключ организации — создайте ключ в личном кабинете или см. инструкцию. Подробнее: первый запрос к модели и примеры SDK.