MiniMax-M1, o primeiro modelo de raciocínio híbrido de atenção de peso aberto do mundo, já está disponível na Novita AI! Este modelo inovador possui 456 bilhões de parâmetros — com 45,9 bilhões ativados por token — e suporta nativamente um contexto de 1 milhão de tokens, que é 8× maior que o DeepSeek R1.
Por tempo limitado, novos usuários podem garantir $10 em créditos gratuitos para explorar as capacidades avançadas de raciocínio do MiniMax-M1. Potencialize suas aplicações com a tecnologia de atenção híbrida de ponta — o MiniMax-M1 está a apenas uma chamada de API de distância.
Aqui está o preço atual do MiniMax-M1 na Novita AI:
MiniMax-M1-80K: $0,55 / M tokens de entrada, $2,2 / M tokens de saída
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O que é o MiniMax-M1?
MiniMax-M1 representa uma mudança de paradigma na arquitetura de modelos de linguagem de grande escala. Desenvolvido pela MiniMax-AI, este modelo inovador apresenta o primeiro sistema de raciocínio híbrido de atenção em grande escala e peso aberto do mundo, que combina uma arquitetura híbrida de Mistura de Especialistas (MoE) com um mecanismo revolucionário de atenção relâmpago.
Principais Características do MiniMax-M1
🔹 Atenção Híbrida e Mistura de Especialistas
Camadas MoE ativam 45,9 B parâmetros de 456 B para cada token, combinadas com atenção relâmpago para velocidade e eficiência.
🔹 Contexto Massivo de 1 Milhão de Tokens
Suporta nativamente até um milhão de tokens, ideal para resumir livros, logs e bases de código inteiras.
🔹 Aprendizado por Reforço Eficiente
CISPO melhora a eficiência do treinamento RL ao cortar pesos de amostragem por importância — uma novidade para arquitetura MoE + atenção híbrida.
🔹 Orçamentos de Pensamento Duplos: 40K e 80K
Escolha entre MiniMax‑M1‑40K ou MiniMax‑M1‑80K dependendo da profundidade de raciocínio necessária e dos trade-offs computacionais.
🔹 Capacidades de Agentes e Plugins
Chamada de função embutida, acesso a ferramentas (pesquisa, execução de código, geração de imagem/vídeo, TTS), otimizado para fluxos de trabalho de agentes do mundo real.
Benchmarks e Análise de Desempenho
MiniMax-M1 oferece desempenho excepcional em benchmarks abrangentes de IA. Avaliações padrão demonstram que o modelo supera alternativas fortes de peso aberto como DeepSeek-R1 e Qwen3-235B, destacando-se particularmente em engenharia de software, uso de ferramentas e compreensão de contexto longo.
Comparação Abrangente de Desempenho
| Categoria | Tarefa | MiniMax-M1-80K | MiniMax-M1-40K | Qwen3-235B-A22B | DeepSeek-R1-0528 | DeepSeek-R1 | Seed-Thinking-v1.5 | Claude 4 Opus | Gemini 2.5 Pro | OpenAI-o3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pensamento Estendido | 80K | 40K | 32k | 64k | 32k | 32k | 64k | 64k | 100k | |
| Matemática | AIME 2024 | 86.0 | 83.3 | 85.7 | 91.4 | 79.8 | 86.7 | 76.0 | 92.0 | 91.6 |
| AIME 2025 | 76.9 | 74.6 | 81.5 | 87.5 | 70.0 | 74.0 | 75.5 | 88.0 | 88.9 | |
| MATH-500 | 96.8 | 96.0 | 96.2 | 98.0 | 97.3 | 96.7 | 98.2 | 98.8 | 98.1 | |
| Codificação Geral | LiveCodeBench | 65.0 | 62.3 | 65.9 | 73.1 | 55.9 | 67.5 | 56.6 | 77.1 | 75.8 |
| FullStackBench | 68.3 | 67.6 | 62.9 | 69.4 | 70.1 | 69.9 | 70.3 | -- | 69.3 | |
| Raciocínio e Conhecimento | GPQA Diamond | 70.0 | 69.2 | 71.1 | 81.0 | 71.5 | 77.3 | 79.6 | 86.4 | 83.3 |
| ZebraLogic | 86.8 | 80.1 | 80.3 | 95.1 | 78.7 | 84.4 | 95.1 | 91.6 | 95.8 | |
| MMLU-Pro | 81.1 | 80.6 | 83.0 | 85.0 | 84.0 | 87.0 | 85.0 | 86.0 | 85.0 | |
| Engenharia de Software | SWE-bench Verified | 56.0 | 55.6 | 34.4 | 57.6 | 49.2 | 47.0 | 72.5 | 67.2 | 69.1 |
| Contexto Longo | OpenAI-MRCR (128k) | 73.4 | 76.1 | 27.7 | 51.5 | 35.8 | 54.3 | 48.9 | 76.8 | 56.5 |
| OpenAI-MRCR (1M) | 56.2 | 58.6 | -- | -- | -- | -- | -- | 58.8 | -- | |
| LongBench-v2 | 61.5 | 61.0 | 50.1 | 52.1 | 58.3 | 52.5 | 55.6 | 65.0 | 58.8 | |
| Uso de Ferramentas de Agente | TAU-bench (airline) | 62.0 | 60.0 | 34.7 | 53.5 | -- | 44.0 | 59.6 | 50.0 | 52.0 |
| TAU-bench (retail) | 63.5 | 67.8 | 58.6 | 63.9 | -- | 55.7 | 81.4 | 67.0 | 73.9 |
Modelos avaliados com temperature=1.0, top_p=0.95
Excelência em Matemática e Raciocínio
Matemática de Nível Competitivo
MiniMax-M1-80K alcança resultados notáveis no AIME 2024 (86,0) e AIME 2025 (76,9), liderando entre modelos de peso aberto em raciocínio matemático. A precisão de 96,8% do modelo no MATH-500 demonstra capacidade excepcional em lidar com problemas matemáticos complexos com precisão.
Tarefas Avançadas de Raciocínio
O modelo se destaca no ZebraLogic com desempenho de 86,8%, superando significativamente alternativas de peso aberto como Qwen3-235B (80,3%) e DeepSeek-R1 (78,7%). O desempenho consistente em ambas as variantes 80K e 40K (81,1% e 80,6% no MMLU-Pro) demonstra capacidades de raciocínio confiáveis.
Excelência em Engenharia de Software e Codificação
Desenvolvimento de Software no Mundo Real
MiniMax-M1 alcança notável precisão de 56,0% no SWE-bench Verified, superando dramaticamente o Qwen3-235B-A22B (34,4%). Este desempenho demonstra a capacidade do modelo de entender bases de código complexas, identificar problemas e propor soluções eficazes em cenários do mundo real.
Versatilidade de Codificação
O forte desempenho no LiveCodeBench (65,0%) e no FullStackBench (68,3%) destaca a versatilidade do modelo em paradigmas e frameworks de programação, consolidando-o como uma escolha líder para aplicações de desenvolvimento de software.
Contexto Longo e Superioridade de Agente
Processamento de Contexto Estendido
MiniMax-M1 demonstra compreensão excepcional de contexto longo. No OpenAI-MRCR (128k), alcançar 73,4% supera dramaticamente outros modelos de peso aberto, incluindo Qwen3-235B-A22B (27,7%). A capacidade de 1M de tokens (56,2%) mostra uma manutenção de coerência única em sequências extremamente longas.
Capacidades de Agente
O forte desempenho no TAU-bench (62,0% companhia aérea, 63,5% varejo) supera significativamente o Qwen3-235B-A22B em tarefas de companhia aérea (34,7%), demonstrando capacidades de agente competitivas em aplicações de domínio.
Análise de Liderança de Desempenho
Comparação de desempenho de benchmarks de modelos comerciais e de peso aberto líderes em tarefas de matemática de nível competitivo, codificação, engenharia de software, uso de ferramentas de agente e compreensão de contexto longo. A MiniMax AI usa o modelo MiniMax-M1-80k aqui para o MiniMax-M1.
Domínio de Peso Aberto
MiniMax-M1 supera consistentemente concorrentes de peso aberto em todas as categorias de benchmark, estabelecendo uma liderança clara no espaço de modelos de raciocínio de peso aberto.
Vantagem de Comprimento de Contexto
O contexto de 1 milhão de tokens oferece vantagens substanciais, com diferenças de desempenho de mais de 45 pontos percentuais em comparação com alternativas em tarefas de contexto longo.
Competitividade Comercial
Embora modelos comerciais alcancem pontuações mais altas em algumas categorias, o MiniMax-M1 oferece desempenho competitivo com vantagens de acessibilidade de peso aberto e flexibilidade de implantação.
Como Acessar o MiniMax-M1 na Novita AI
Começar com o MiniMax-M1 na Novita AI é simplificado e sem riscos. Novos usuários recebem $10 em créditos gratuitos — suficientes para explorar as capacidades de raciocínio híbrido de atenção do MiniMax-M1, construir protótipos e lançar casos de uso iniciais sem custos iniciais.
Use o Playground (Sem Necessidade de Codificação)
Acesso Instantâneo: Cadastre-se, garanta seus créditos gratuitos e comece a experimentar o Qwen 3 e outros modelos de ponta em segundos.
Interface Interativa: Teste prompts, raciocínio encadeado e visualize resultados em tempo real.
Comparação de Modelos: Alterne facilmente entre Qwen 3, Llama 4, DeepSeek e mais para encontrar o ajuste perfeito para suas necessidades.
Integre via API (Para Desenvolvedores)
Conecte o MiniMax-M1 perfeitamente a aplicações, fluxos de trabalho ou chatbots usando a API REST unificada da Novita AI. Sem preocupações com gerenciamento de pesos de modelo ou infraestrutura — a Novita AI fornece SDKs multilíngues (Python, Node.js, cURL) e controles avançados de parâmetros.
Opção 1: Integração Direta com API (Exemplo em Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_T3FM6wKgMO4YSk7lWfKo5H99EzvOqeJYVrxM6W1u2kuckMW0MuJhSAGDv9jNsFJ09pQ8r6mJHXJoldr_gxQ4WA==",
)
model = "minimaxai/minimax-m1-80k"
stream = True # or False
max_tokens = 20000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Opção 2: Fluxos de Trabalho Multi-Agente com OpenAI Agents SDK
Construa sistemas multi-agente avançados integrando a Novita AI com o OpenAI Agents SDK:
- Plug-and-play: Use o MiniMax-M1 da Novita AI em qualquer fluxo de trabalho do OpenAI Agents
- Suporta transferências, roteamento e uso de ferramentas: Projete agentes que possam delegar, triar ou executar funções, todos alimentados pelas capacidades de atenção híbrida do MiniMax-M1
- Integração Python: Basta apontar o SDK para o endpoint da Novita (
https://api.novita.ai/v3/openai) e usar sua chave de API
Conecte a API do MiniMax-M1 em Plataformas de Terceiros
-
Hugging Face: Use o Qwen 3 em Spaces, pipelines ou com a biblioteca Transformers através dos endpoints da Novita AI.
-
Frameworks de Agentes e Orquestração: Conecte facilmente a Novita AI com plataformas parceiras como Continue, AnythingLLM, LangChain, Dify e Langflow através de conectores oficiais e guias de integração passo a passo.
-
API Compatível com OpenAI: Desfrute de migração e integração sem complicações com ferramentas como Cline e Cursor, projetadas para o padrão da API OpenAI.
Conclusão
MiniMax-M1 estabelece um novo padrão para modelos de raciocínio de peso aberto através de sua arquitetura de atenção híbrida e desempenho excepcional em diversos domínios.
A capacidade de contexto de 1 milhão de tokens do modelo e a redução de 75% em FLOPs o tornam ideal para aplicações complexas do mundo real que exigem eficiência e raciocínio avançado.
Pronto para experimentar o futuro do raciocínio de IA? Experimente o MiniMax-M1 na Novita AI e garanta seus $10 em créditos gratuitos hoje.
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a nuvem de GPU acessível e confiável para construir e escalar.
