核心要点
MiniMax M1： 混合 MoE 架构，支持 100 万 Token 上下文长度，专为经济高效地处理超长序列而优化。
DeepSeek R1 0528： 大规模模型，专注于复杂推理任务的企业级精度与鲁棒性。
Novita AI 不仅提供稳定的 API 服务，还提供极具性价比的定价。例如，Minimax M1 每百万输入 Token 仅需 0.55 美元，每百万输出 Token 需 2.2 美元；而 DeepSeek R1 0528 每百万输入 Token 需 0.7 美元，每百万输出 Token 需 2.5 美元。
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MiniMax M1 vs DeepSeek R1 0528：基本介绍
MiniMax M1 介绍
MiniMax M1 于 2025 年 6 月发布，是一款开源大语言模型，基于先进的混合专家架构（MoE）构建，并采用 Lightning Attention 技术增强。该模型在函数调用和长上下文推理方面表现出色，支持高达 100 万 Token 的上下文长度，能够全面分析超长文档和复杂代码库。
MiniMax M1 在超过 10 万亿 Token（来源于网络内容、代码仓库和文档）上训练，支持 30 多种语言，提供文本到文本功能，在长上下文文档和代码理解方面具有专长。模型采用 CISPO——一种新颖高效的强化学习算法，优化训练过程。
MiniMax M1 的独特之处在于其效率：在处理长上下文任务时，仅需约相当于同类密集模型 25% 的 FLOPs。这一效率优势，结合其开源可访问性和广泛的语言支持，使 MiniMax M1 成为寻求强大 AI 能力且无需高昂计算成本的组织机构的理想解决方案。
DeepSeek R1 0528 介绍
DeepSeek R1 0528 于 2025 年 5 月 28 日发布，是一款开源大模型，参数量约 6850 亿。它采用混合专家（MoE）架构，推理时每个 Token 激活约 370 亿参数。模型支持最大上下文长度 128K Token。
该模型在聊天、推理、编程、数学和函数调用方面表现出色，并增加了对 JSON 输出和函数调用接口的支持，显著增强了处理复杂任务的能力。模型在超过 10 万亿 Token（包括网络内容、代码、数学数据和文档）上训练，重点关注英文和中文的双语能力。
训练采用了传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）和微调方法，结合了后期大量的计算资源和算法优化。这种方法优先考虑准确性和可靠性而非效率，使模型非常适合企业应用，尤其是需要复杂推理和高精度的场景。
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528：基准测试对比
DeepSeek R1 0528 在跨领域任务中表现出更强的能力与更好的通用性，尤其在科学推理、复杂知识应用和编程挑战方面表现出色。虽然 Minimax M1 在数学推理方面具有竞争力，并拥有优越的长上下文能力，但在大多数评估类别中落后于 DeepSeek R1 0528，这表明 DeepSeek R1 为多样化应用提供了更强大的通用 AI 能力。
如果你希望亲自测试，可以在 Novita AI 网站 上开始免费试用。限时优惠，新用户可领取 $10 免费额度，在 Novita AI 上探索和构建 LLM API 应用。
立即尝试 MiniMax M1 和 DeepSeek R1 0528！
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528：硬件要求
MiniMax M1
GPU 内存需求：
- 最低： 640GB VRAM
- 推荐： 1,128GB VRAM（8 卡 H200 SXM 141GB 配置）以获得最佳性能
DeepSeek R1 0528
GPU 内存需求：
- 最低： 640GB VRAM
- 推荐： 1,128GB VRAM（8 卡 H200 SXM 141GB 配置）以获得最佳性能
MiniMax M1 vs DeepSeek R1 0528：应用场景
MiniMax M1
高效长上下文处理：
- 支持长上下文窗口，可在单次处理中处理超长文档、技术代码库和多轮对话。
- 采用混合专家（MoE）架构与闪电注意力机制实现高效推理，计算成本约为可比密集模型的 25%。
- 非常适合处理大规模知识库、研究论文以及需要深度上下文理解的智能体工作流的企业。
经济高效的部署：
- 通过 Novita AI 提供，针对超长上下文使用场景具有竞争力的成本（输入 $0.55/百万 Token / 输出 $2.2/百万 Token）。
开源与科研友好：
- 完全开放权重模型，鼓励社区微调与集成，支持法律、医疗、科学研究等领域的特定领域定制。
- 支持 函数调用 和智能体 AI 工具使用，实现复杂工作流与多步推理。
DeepSeek R1 0528
高精度推理与多任务性能：
- 6850 亿参数的 MoE 模型，最大上下文窗口 128K Token，适用于复杂推理、编程和数学任务。
- 在 LiveCodeBench 上取得强劲基准结果和顶级排名，反映了先进的微调和强化学习优化。
- 支持聊天、编程、摘要和跨领域 NLP 应用，强调精度和鲁棒性。
- 支持 函数调用 ** 和 ** 结构化输出，非常适合需要精确数据格式和工具集成的企业应用。
企业级云端与本地部署：
- 通过 Novita AI 提供，具有竞争力定价（输入 $0.7/百万 Token / 输出 $2.5/百万 Token）。
- 可在高内存 GPU 或带有卸载的 CPU 设置上本地运行，但完整的 685B 模型推理通常需要多 GPU 集群。为了简化部署，Novita AI 提供云 GPU 解决方案，通过我们的官方模板支持一键部署 DeepSeek R1 0528，消除了多 GPU 设置和基础设施管理的复杂性。
- 提供针对资源受限环境的知识蒸馏小模型变体，平衡性能与可访问性。
多语言与双语重点：
- 主要支持英文和中文，面向全球和国内企业应用。
- 专注于稳健的聊天和推理任务，而非超长上下文或多模态输入。
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528：任务测试
提示词：
请逐步解答，总字数控制在 200 字以内：
问题：
一位数据科学家有一个包含 10,000 条用户评论的数据集。每条评论包含：
- 评分（1-5 星）
- 文本长度（10-500 字）
- 分类（电子产品、图书、服装）
已知统计数据如下：
- 电子产品：3,500 条评论，平均评分 3.2 星，平均 180 字
- 图书：4,200 条评论，平均评分 4.1 星，平均 120 字
- 服装：2,300 条评论，平均评分 2.8 星，平均 95 字
任务：
- 计算总体加权平均评分
- 哪个分类的每星字数比最高？
- 如果从每个分类中移除评分最低的 10%，那么新的总体平均评分是多少？
- 编写一个 Python 函数，找出文本长度超过其所在分类平均长度 2 个标准差的评论
回答格式：
- 清晰展示计算过程
- 提供 Python 函数
- 给出最终数值答案
MiniMax M1
DeepSeek R1 0528
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528
如何通过 Novita API 访问 Minimax M1 和 DeepSeek R1 0528？
步骤 1：登录并访问模型库
登录你的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择你的模型
浏览可用选项，选择适合你需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取你的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为你提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，你可以按图示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用与你编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入你的开发环境。使用你的 API 密钥初始化客户端，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是为 Python 用户提供的聊天补全 API 示例。
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 以其 100 万 Token 容量和高效架构在成本效益上擅长长上下文处理，非常适合预算有限但需要处理大型文档或代码库的组织机构。DeepSeek R1 0528 优先考虑精度和稳健推理，具备优越的数学能力，更适合需要高准确度的复杂分析任务的企业应用。
选择 MiniMax M1 用于长文档分析和成本敏感的部署；** 选择 DeepSeek R1 0528** 用于关键任务推理、编程和数学问题求解，其中准确性的重要性超过效率。
常见问题
DeepSeek R1 0528 是最好的模型吗？
DeepSeek R1 在数学推理和精度任务上表现出色，但“最好”取决于你的需求。对于编程和分析中的企业级精度，DeepSeek R1 更胜一筹。
我可以免费试用 MiniMax M1 和 DeepSeek R1 0528 吗？
可以！你可以通过 Novita AI 平台免费试用这两个模型，并通过 API 轻松集成到你的开发工作流中。
哪个模型更适合编程任务？
DeepSeek R1 在复杂编程和数学问题上通常表现更佳，因其强大的推理能力。MiniMax M1 更适用于需要长上下文理解的代码分析和文档任务。
关于 Novita AI
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的简便方式，同时提供可负担且可靠的 GPU 云，用于构建和扩展应用。
