MiniMax M1 против DeepSeek R1 0528: Эффективность против точности

Ключевые моменты

MiniMax M1: Гибридная архитектура MoE с контекстной длиной в 1 миллион токенов, оптимизированная для экономичной обработки сверхдлинных последовательностей.

DeepSeek R1 0528: Крупномасштабная модель, ориентированная на точность и надёжность для корпоративной точности в сложных задачах рассуждения.

Novita AI не только предоставляет стабильные API-сервисы, но и предлагает крайне выгодные цены. Например, Minimax M1 стоит всего $0,55 за 1 млн входных токенов и $2,2 за 1 млн выходных токенов, а DeepSeek R1 0528 — $0,7 за 1 млн входных токенов и $2,5 за 1 млн выходных токенов.

В ограниченный период новые пользователи могут получить $10 бесплатных кредитов, чтобы исследовать и создавать с помощью LLM API на Novita AI.

MiniMax M1 против DeepSeek R1 0528: Основное введение

Введение в MiniMax M1

MiniMax M1, выпущенный в июне 2025 года, представляет собой открытую большую языковую модель, построенную на передовой гибридной архитектуре Mixture-of-Experts, дополненной технологией Lightning Attention. Модель отличается способностью к вызову функций и долгоконтекстным рассуждениям, поддерживая впечатляющую максимальную длину контекста в 1 миллион токенов, что позволяет проводить всесторонний анализ объёмных документов и сложных кодовых баз.

Обученная на более чем 10 триллионах токенов из веб-контента, репозиториев кода и документов, MiniMax M1 поддерживает более 30 языков и предоставляет возможности преобразования текста в текст с особым упором на понимание длинных документов и кода. Модель использует CISPO — новый эффективный алгоритм обучения с подкреплением, оптимизирующий процесс обучения.

Что отличает MiniMax M1, так это её эффективность: требуется лишь около 25% FLOPs по сравнению с аналогичными плотными моделями при обработке длинноконтекстных задач. Это преимущество в эффективности в сочетании с открытым доступом и широкой языковой поддержкой делает MiniMax M1 идеальным решением для организаций, стремящихся получить мощные AI-возможности без непомерных вычислительных затрат.

Введение в DeepSeek R1 0528

DeepSeek R1 0528 был запущен 28 мая 2025 года как открытая большая модель с примерно 685 миллиардами параметров. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), активируя около 37 миллиардов параметров на токен во время инференса. Модель поддерживает максимальную длину контекста в 128K токенов.

Модель отлично справляется с чатом, рассуждениями, программированием, математикой и вызовом функций, а также поддерживает вывод JSON и интерфейсы вызова функций, что значительно повышает её способность выполнять сложные задачи. Она была обучена на более чем 10 триллионах токенов, включая веб-контент, код, математические данные и документы, с сильным акцентом на двуязычные возможности на английском и китайском языках.

Обучение включало традиционные методы обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и тонкой настройки, а также значительные вычислительные ресурсы и алгоритмические оптимизации на последних этапах. Такой подход ставит точность и надёжность выше эффективности, что делает модель хорошо подходящей для корпоративных приложений, особенно тех, которые требуют сложных рассуждений и высокой точности.

Minimax M1 против DeepSeek R1 0528: Сравнение бенчмарков

DeepSeek R1 0528 демонстрирует более высокие возможности и лучшую универсальность в задачах из разных областей, особенно преуспевая в научных рассуждениях, применении сложных знаний и задачах по программированию. В то время как Minimax M1 показывает конкурентоспособные результаты в математических рассуждениях и предлагает превосходные возможности для работы с длинным контекстом, она уступает DeepSeek R1 0528 в большинстве категорий оценки, что позволяет предположить, что DeepSeek R1 предлагает более надёжные универсальные AI-возможности для различных приложений.

Если вы хотите протестировать самостоятельно, вы можете начать бесплатную пробную версию на сайте Novita AI. В ограниченный период новые пользователи могут получить $10 бесплатных кредитов, чтобы исследовать и создавать с помощью LLM API на Novita AI.

Попробуйте MiniMax M1 и DeepSeek R1 0528 прямо сейчас!

Minimax M1 против DeepSeek R1 0528: Требования к оборудованию

MiniMax M1

Требования к памяти GPU:

• Минимум: 640 ГБ VRAM
• Рекомендуется: 1 128 ГБ VRAM (конфигурация 8 x H200 SXM 141 ГБ) для оптимальной производительности

DeepSeek R1 0528

Требования к памяти GPU:

• Минимум: 640 ГБ VRAM
• Рекомендуется: 1 128 ГБ VRAM (конфигурация 8 x H200 SXM 141 ГБ) для оптимальной производительности

MiniMax M1 против DeepSeek R1 0528: Применение

MiniMax M1

Эффективная обработка длинного контекста:

• Поддерживает длинное окно контекста, позволяя обрабатывать очень длинные документы, технические кодовые базы и многоходовые диалоги за один проход.
• Использует гибридную архитектуру MoE с lightning attention для эффективного инференса, снижая вычислительные затраты примерно до 25% по сравнению с аналогичными плотными моделями.
• Идеально подходит для предприятий, работающих с крупномасштабными базами знаний, научными статьями и агентными рабочими процессами, требующими глубокого контекстуального понимания.

Экономичное развертывание:

• Доступна через Novita AI с конкурентоспособными ценами, особенно для использования со сверхдлинным контекстом ($0,55/2,2 вх/вых MТокенов).

Открытый исходный код и удобство для исследований:

• Модель с полностью открытыми весами, поощряющая тонкую настройку и интеграцию сообществом, поддерживающая специализированную настройку в таких областях, как юриспруденция, медицина и научные исследования.
• Поддерживает вызов функций и использование инструментов агентного AI, позволяя выполнять сложные рабочие процессы и многошаговые рассуждения.

Попробуйте MiniMax M1 самостоятельно!

DeepSeek R1 0528

Высокоточные рассуждения и многофункциональная производительность:

• Модель MoE с 685 миллиардами параметров и максимальным окном контекста в 128K токенов, подходящая для сложных рассуждений, программирования и математических задач.
• Достигает высоких результатов в бенчмарках и занимает верхние позиции на LiveCodeBench, что отражает продвинутую тонкую настройку и оптимизацию с помощью обучения с подкреплением.
• Поддерживает чат, программирование, суммаризацию и мультидоменные NLP-приложения с акцентом на точность и надёжность.
• Поддерживает вызов функций и структурированный вывод, что делает её идеальной для корпоративных приложений, требующих точного форматирования данных и интеграции инструментов.

Корпоративное облачное и локальное развертывание:

• Доступна через Novita AI по конкурентоспособным ценам ($0,7/2,5 вх/вых MТокенов).
• Может запускаться локально на GPU с большим объёмом памяти или на CPU с выгрузкой, хотя полный инференс модели на 685B параметров обычно требует кластеров с несколькими GPU из-за размера и вычислительных требований. Для упрощения развертывания Novita AI предлагает облачные решения GPU с развёртыванием DeepSeek R1 0528 в один клик через наш официальный шаблон, исключая сложность настройки нескольких GPU и управления инфраструктурой.
• Предлагает дистиллированные меньшие варианты для сред с ограниченными ресурсами, балансируя производительность и доступность.

Многоязычность и двуязычный фокус:

• В основном поддерживает английский и китайский языки, ориентируясь на глобальные и внутренние корпоративные приложения.
• Сосредоточена на надёжных задачах чата и рассуждений, а не на сверхдлинном контексте или мультимодальных входах.

Попробуйте DeepSeek R1 0528 самостоятельно!

Minimax M1 против DeepSeek R1 0528: Задачи

Запрос:

Решите пошагово, в объёме менее 200 слов:

Проблема:
У учёного данных есть набор данных с 10 000 отзывов пользователей. Каждый отзыв содержит:

• Рейтинг (1-5 звёзд)
• Длину текста (10-500 слов)
• Категорию (электроника, книги, одежда)

Дана статистика:

• Электроника: 3 500 отзывов, средний рейтинг 3,2 звезды, 180 слов
• Книги: 4 200 отзывов, средний рейтинг 4,1 звезды, 120 слов
• Одежда: 2 300 отзывов, средний рейтинг 2,8 звезды, 95 слов

Задания:

1. Вычислите общий взвешенный средний рейтинг
2. Какая категория имеет наибольшее отношение слов к звёздам?
3. Если удалить нижние 10% рейтингов из каждой категории, каким станет новый общий средний рейтинг?
4. Напишите функцию Python для поиска отзывов, длина которых более чем на 2 стандартных отклонения отличается от средней длины по категории

Формат ответа:

• Покажите вычисления ясно
• Предоставьте функцию Python
• Укажите окончательные численные ответы

MiniMax M1

DeepSeek R1 0528

Minimax M1 против DeepSeek R1 0528

Как получить доступ к Minimax M1 и DeepSeek R1 0528 через Novita API?

Шаг 1: Войдите и откройте Библиотеку моделей

Войдите в свою учётную запись и нажмите кнопку Библиотека моделей.

Шаг 2: Выберите свою модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Попробуйте DeepSeek R1 0528 сейчас

Шаг 4: Получите свой API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Настройки», скопируйте API-ключ, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API chat completions для пользователей Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_r5eB9eC3oBfDyuGn69eevTLAudts6AFa3JeHeml91oVyVe6uZnGUmAh7aO9rZxUSRocPWUBszQaiC39g4VGiAg==",
)

model = "deepseek/deepseek-r1-0528"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
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)
  
  

MiniMax M1 отлично подходит для экономичной обработки длинного контекста с ёмкостью в 1 млн токенов и эффективной архитектурой, что делает её идеальной для организаций, работающих с большими документами или кодовыми базами при ограниченном бюджете. DeepSeek R1 0528 ставит во главу угла точность и надёжные рассуждения с превосходными математическими способностями, что делает её более подходящей для корпоративных приложений, требующих высокой точности в сложных аналитических задачах.

Выбирайте MiniMax M1 для анализа длинных документов и развёртывания с чувствительностью к затратам; выбирайте DeepSeek R1 0528 для критически важных рассуждений, программирования и математических задач, где точность важнее эффективности.

Часто задаваемые вопросы

Является ли DeepSeek R1 0528 лучшей моделью?

DeepSeek R1 превосходит в математических рассуждениях и задачах на точность, но «лучшая» зависит от ваших потребностей. Для корпоративной точности в программировании и анализе DeepSeek R1 превосходит конкурентов.

Могу ли я попробовать MiniMax M1 и DeepSeek R1 0528 бесплатно?

Да! Вы можете получить доступ к бесплатным пробным версиям обеих моделей на платформе Novita AI и легко интегрировать их в свой рабочий процесс разработки через API.

Какая модель лучше подходит для задач программирования?

DeepSeek R1 обычно показывает лучшие результаты для сложных задач программирования и математических задач благодаря своим надёжным способностям к рассуждению. MiniMax M1 больше подходит для анализа кода и задач документирования, требующих понимания длинного контекста.

О Novita AI

Novita AI — это облачная платформа искусственного интеллекта, которая предоставляет разработчикам простой способ развёртывания AI-моделей с помощью нашего простого API, а также предлагает доступные и надёжные облачные GPU для создания и масштабирования.