美图秀秀走红欧洲：斩获意大利、土耳其、俄罗斯App Store分类榜第一

6月17日，沉寂已久的六小龙之一MiniMax酝酿了一个大动作，宣布将连续五天发布(fābù)重要更新。今天(jīntiān)第一弹是开源(kāiyuán)首个推理模型MiniMax-M1。 根据(gēnjù)官方的报告，MiniMax-M1多项基准(jīzhǔn)测试比肩DeepSeek-R1、Qwen3等开源模型，接近海外的最领先模型。 官方博客还提到，基于两大技术创新，MiniMax-M1训练(xùnliàn)过程高效得“超出预期(yùqī)”，只用了(le)3周时间、512块H800 GPU就完成强化学习训练阶段，算力租赁成本仅53.47万美元。这比一(yī)开始的预期少了一个数量级。 多位(duōwèi)开发者已经第一时间展开测评。前illasoft技术总监@karminski在社交(shèjiāo)平台发布了自己对(duì)MiniMax-M1的测评，认可其是“开源MoE第一梯队”。 @karminski着重(zhuózhòng)测试(cèshì)了MiniMax-M1-80K的(de)写代码能力(nénglì)，用“拆烟囱”这一编程案例实测发现，MiniMax-M1-80K在提示词下一次过，他(tā)提到DeepSeek-R1-0528 甚至 Gemini-2.5-Pro 都没能一次通过，这可能得益于其“训练材料足够新”和“思考时多次(duōcì)反刍成功避坑”的能力。 缺点是(shì)，从生成的前端页面来看, 样式不是很美观，因此用来生成高度创意的内容可能(kěnéng)会面临不够发散的问题, 但反过来编程的指令遵循和精确性会更好(gènghǎo)。另外光影效果不是很好，也是训练不足的地方(dìfāng)。 也有网友提到，测试发现MiniMax-M1模型中文写作(xiězuò)是严谨(yánjǐn)优先的，幻觉较低(dī)，以遵循文本和指令为第一。这在注重发散的国内模型中比较难得。 MiniMax-M1这一新模型(móxíng)最大的(de)亮点还是100万的上下文窗口长度，和闭源模型里的谷歌 Gemini 2.5 Pro一样，是DeepSeek R1的 8倍(bèi)。 依托这一基础，M1系列(xìliè)在长上下文理解任务中 (MRCR)表现较优，从测试指标看，超越了所有开源权重模型，甚至(shènzhì)超越海外的顶尖模型OpenAI o3和Claude 4 Opus，全球排名第二，仅(jǐn)微弱差距落后(luòhòu)于Gemini 2.5 Pro。 “无限长的长文本能力是MiniMax团队一直在打磨的重要维度(wéidù)，对于做社交应用、情感(qínggǎn)陪伴应用，Agent等来说是很关键(guānjiàn)的技术。”云启资本合伙人陈昱在6月的大会论坛上表示。云启是MiniMax的天使轮(lún)投资机构。 TAU-bench是(shì)一个评估(pínggū)AI智能体在真实世界环境中可靠性的(de)基准测试，在这一指标(zhǐbiāo)中，MiniMax-M1表现较为出色，超越了DeepSeeK-R1-0528和谷歌(gǔgē)的Gemini-2.5 Pro，在全球仅次于OpenAI o3和Claude 4 Opus。 在(zài)代码能力（SWE-bench）上，MiniMax-M1显著超越大部分开源模型，仅(jǐn)微弱差距次于(cìyú)DeepSeek最新发布的R1。 MiniMax表示，MiniMax-M1的(de)长文本能力得益于闪电(shǎndiàn)注意力机制为主的混合架构(jiàgòu)，这一架构使得(shǐde)M1在进行长文本的上下文输入和深度推理时均有算力效率(xiàolǜ)优势。MiniMax举例称，在用8万Token深度推理的时候，只需要使用DeepSeek R1约30%的算力。 除此之外，MiniMax提出的(de)另一创新是强化学习算法CISPO。官方博客(bókè)表示，在(zài)数学AIME的实验中(zhōng)，这比字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能(xìngnéng)快了一倍，显著优于 DeepSeek早期使用的 GRPO。这也是最终算力成本不到54万美元的原因。 因为相对高效的训练(xùnliàn)和推理(tuīlǐ)算力使用，MiniMax的定价性价比(xìngjiàbǐ)较高，官方直接对标性价比之王DeepSeek喊话，“两种模式都比 DeepSeek-R1 性价比更高(gènggāo)，另一种模式DeepSeek模型不支持。” MiniMax-M1的定价采用阶梯式，随输入长度增加而(ér)提高： 0-32k 输入：输入 0.8元(yuán)/百万(bǎiwàn)token，输出 8元/百万token 32k-128k输入：输入 1.2元(yuán)/百万token，输出(shūchū) 16元/百万token 128k-1M 输入(shūrù)：输入 2.4元/百万token，输出(shūchū) 24元/百万token 几乎与MiniMax同时，六小龙之中(zhīzhōng)的另外(lìngwài)一家月之暗面也在今日(jīnrì)开源了编程模型 Kimi-Dev-72B。根据官方发布的信息，这一模型是基于阿里云的Qwen2.5-72B 微调(wēidiào)得到的。根据报告，这一模型在SWE-bench编程基准测试中取得了全球最高开源模型水平(shuǐpíng)，成绩超过了新版DeepSeek-R1。 不过，@karminski测试(cèshì)发现，“同样是生成(shēngchéng)拆烟囱demo, Kimi-Dev-72B生成的代码,用(yòng) Claude-4-Sonnet修改了3个bug 才能(cáinéng)运行。”此外，这一案例基本需要(xūyào)600-800行代码才能完成, Kimi-Dev-72B只生成了220行, 较多细节都没有实现。 这引发了对其高分是否源于(yuányú)“过(guò)拟合”的(de)质疑，这是机器学习中的常见问题，指模型在训练集上表现优异，但在未见过的新数据上预测能力显著下降。目前月之暗面尚未发布详细技术报告。 DeepSeek在年初搅动风暴后，AI六小龙有(yǒu)的出现高管出走(chūzǒu)风波，有的沉寂已久，埋头训练半年，看起来这些厂商已经做好了新的准备，继续加入这场大模型之争中(zhōng)。 MiniMax预告，后续四天将有更多更新(gēngxīn)。此前“海螺02（0616）”视频模型已现身AI视频竞技场，并取得第二名的佳绩，业界普遍(pǔbiàn)预期(yùqī)海螺新版本即将正式亮相。如果海螺能延续M1在成本或能力上的突破(tūpò)，或将进一步搅动多模态AI的格局。 (本文来自第一(dìyī)财经)