重點摘要
MiniMax M1： 混合 MoE 架構，支援 1M token 上下文長度，專為極長序列的成本效益處理而最佳化。
DeepSeek R1 0528： 大規模模型，專注於在複雜推理任務中實現企業級精準度的精確性與穩健性。
Novita AI 不僅提供穩定的 API 服務，還提供極具成本效益的定價。例如，Minimax M1 每 100 萬輸入 token 僅需 $0.55，每 100 萬輸出 token 僅需 $2.2，而 DeepSeek R1 0528 每 100 萬輸入 token 為 $0.7，每 100 萬輸出 token 為 $2.5。
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MiniMax M1 vs DeepSeek R1 0528：基本介紹
MiniMax M1 介紹
MiniMax M1 於 2025 年 6 月發布，是一款開源大型語言模型，採用最先進的混合專家混合（MoE）架構，並搭配 Lightning Attention 技術。該模型在函式呼叫與長上下文推理方面表現出色，支援最高 100 萬 token 的上下文長度，可全面分析大量文件與複雜程式碼庫。
MiniMax M1 基於超過 10 兆 token 的資料訓練，來源包括網頁內容、程式碼儲存庫與文件，支援超過 30 種語言，並提供文字對文字的能力，尤其在長上下文文件與程式碼理解方面具有專長。模型採用 CISPO 這種新穎且高效的強化學習演算法，以最佳化訓練流程。
MiniMax M1 的獨特之處在於其效率，在處理長上下文任務時，僅需約相當於密集模型 25% 的 FLOPs。這項效率優勢，加上其開源可取得性與廣泛的語言支援，使 MiniMax M1 成為尋求強大 AI 能力卻不需高昂運算成本的組織的理想解決方案。
DeepSeek R1 0528 介紹
DeepSeek R1 0528 於 2025 年 5 月 28 日推出，為一款開源大型模型，約有 6850 億個參數。採用專家混合（MoE）架構，推論時每個 token 啟動約 370 億個參數。模型支援最大 128K token 的上下文長度。
該模型在對話、推理、程式碼、數學與函式呼叫方面表現優異，並新增對 JSON 輸出與函式呼叫介面的支援，大幅提升處理複雜任務的能力。模型基於超過 10 兆 token 的資料訓練，包括網頁內容、程式碼、數學資料與文件，特別專注於英文與中文的雙語能力。
訓練過程結合傳統的 RLHF（從人類回饋中進行強化學習）與微調方法，並在後期階段投入大量運算資源與演算法最佳化。此方法優先考慮準確性與可靠性而非效率，使模型非常適合企業應用，特別是那些需要複雜推理與高精準度的任務。
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528：基準測試比較
DeepSeek R1 0528 在多領域任務中展現更強的能力與更好的通用性，尤其在科學推理、複雜知識應用與程式碼挑戰方面表現出色。雖然 Minimax M1 在數學推理方面表現出競爭力，並提供優異的長上下文能力，但在大多數評估類別中落後於 DeepSeek R1 0528，這表明 DeepSeek R1 為多樣化應用提供了更穩健的通用 AI 能力。
如果您想親自測試，可以在 Novita AI 網站 上開始免費試用。限時優惠，新用戶可領取 $10 免費額度，在 Novita AI 上探索並建置 LLM API。
立即嘗試 MiniMax M1 與 DeepSeek R1 0528！
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528：硬體需求
MiniMax M1
GPU 記憶體需求：
- 最低： 640GB VRAM
- 建議： 1,128GB VRAM（8 x H200 SXM 141GB 配置）以獲得最佳效能
DeepSeek R1 0528
GPU 記憶體需求：
- 最低： 640GB VRAM
- 建議： 1,128GB VRAM（8 x H200 SXM 141GB 配置）以獲得最佳效能
MiniMax M1 vs DeepSeek R1 0528：應用場景
MiniMax M1
高效的長上下文處理：
- 支援長上下文視窗，可一次處理極長文件、技術程式碼庫與多輪對話。
- 採用混合專家混合（MoE）架構與閃電注意力機制，實現高效推論，運算成本約為可比密集模型的 25%。
- 非常適合處理大規模知識庫、研究論文與需要深度情境理解的代理工作流程的企業。
具成本效益的部署：
- 可透過 Novita AI 使用，尤其在超長上下文使用情境下具有競爭力（$0.55/2.2 輸入/輸出 MTokens）。
開源且利於研究：
- 完全開放權重的模型，鼓勵社群進行微調與整合，支援法律、醫學與科學研究等領域的客製化。
- 支援 函式呼叫 與代理 AI 工具使用，實現複雜工作流程與多步驟推理。
DeepSeek R1 0528
高精準度推理與多任務效能：
- 6850 億參數的 MoE 模型，最大上下文視窗為 128K token，適用於複雜推理、程式碼與數學任務。
- 在基準測試中表現優異，並在 LiveCodeBench 上獲得頂尖排名，反映先進的微調與強化學習最佳化。
- 支援對話、程式碼、摘要與多領域 NLP 應用，強調精準性與穩健性。
- 支援 函式呼叫 ** 與 ** 結構化輸出，非常適合需要精確資料格式與工具整合的企業應用。
企業級雲端與本地部署：
- 可透過 Novita AI 使用，提供具競爭力的價格（$0.7/2.5 輸入/輸出 MTokens）。
- 可在高記憶體 GPU 或支援卸載的 CPU 設定上本地執行，但完整的 685B 模型推論通常需要多 GPU 叢集。為簡化部署，Novita AI 提供雲端 GPU 解決方案，可透過我們的官方範本一鍵部署 DeepSeek R1 0528，無需處理多 GPU 設定與基礎設施管理的複雜性。
- 提供較小的蒸餾變體，適用於資源受限的環境，平衡效能與可及性。
多語言與雙語重點：
- 主要支援英文與中文，針對全球與國內企業應用。
- 專注於穩健的對話與推理任務，而非超長上下文或多模態輸入。
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528：任務測試
提示：
請逐步以少於 200 字解答：
問題：
一位資料科學家有一個包含 10,000 條用戶評論的資料集。每條評論包含：
- 評分（1-5 星）
- 文字長度（10-500 字）
- 類別（電子產品、書籍、服飾）
給定以下統計資料：
- 電子產品：3,500 條評論，平均 3.2 星，180 字
- 書籍：4,200 條評論，平均 4.1 星，120 字
- 服飾：2,300 條評論，平均 2.8 星，95 字
任務：
- 計算整體加權平均評分
- 哪個類別的字數與星數比值最高？
- 如果從每個類別中移除評分最低的 10%，新的整體平均值是多少？
- 撰寫一個 Python 函數，找出其長度超過該類別平均長度兩個標準差的評論
答案格式：
- 清晰顯示計算過程
- 提供 Python 函數
- 說明最終數值答案
Minimax M1
DeepSeek R1 0528
Minimax M1 vs DeepSeek R1 0528 結果比較
如何透過 Novita API 存取 Minimax M1 與 DeepSeek R1 0528？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用的選項，選擇適合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了通過 API 進行身份驗證，我們將提供您一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以複製如下圖所示的 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言專用的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，在您的開發環境中匯入必要的函式庫。使用您的 API 金鑰初始化 API，以開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。
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 在成本效益的長上下文處理方面表現出色，支援 100 萬 token 容量與高效架構，非常適合處理大量文件或程式碼庫但預算有限的組織。DeepSeek R1 0528 則優先考慮精準性與穩健推理，並具備優異的數學能力，更適合需要在複雜分析任務中達到高精準度的企業應用。
選擇 MiniMax M1 用於長文件分析與成本敏感的部署；** 選擇 DeepSeek R1 0528** 用於關鍵任務推理、程式碼與數學問題求解，其中準確性重於效率考量。
常見問題
DeepSeek R1 0528 是最好的模型嗎？
DeepSeek R1 在數學推理與精準任務方面表現優異，但「最好」取決於您的需求。對於需要企業級準確性的程式碼與分析任務，DeepSeek R1 更為出色。
我可以免費試用 MiniMax M1 與 DeepSeek R1 0528 嗎？
可以！您可以透過 Novita AI 平台免費試用這兩個模型，並透過 API 輕鬆整合到您的開發工作流程中。
哪個模型更適合程式碼任務？
DeepSeek R1 通常更擅長處理複雜的程式碼與數學問題，因為其具有強大的推理能力。MiniMax M1 則更適合需要長上下文理解的程式碼分析與文件任務。
關於 Novita AI
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供價格實惠且可靠的 GPU 雲端，用於建置與擴展應用程式。
