أخبار Gate bot: أعلنت MiniMax في 17 يونيو أنها ستقوم بإصدار تحديثات مهمة لمدة خمسة أيام متتالية. اليوم، الإطلاق الأول هو نموذج الاستدلال مفتوح المصدر MiniMax-M1.
وفقًا للتقرير الرسمي، فإن MiniMax-M1 قد حقق أداءً مشابهاً للعديد من اختبارات الأداء مقارنةً بـ DeepSeek-R1 و Qwen3 من نماذج مفتوح المصدر، قريبًا من النماذج الرائدة في الخارج.
ذكر المدونة الرسمية أيضًا أنه استنادًا إلى ابتكارين تقنيين كبيرين، فإن عملية تدريب MiniMax-M1 كانت فعالة "أكثر من المتوقع"، حيث استغرقت 3 أسابيع فقط و512 وحدة معالجة رسومات H800 لإكمال مرحلة تدريب التعلم المعزز، وكانت تكلفة استئجار القوة الحاسوبية 53.47 ألف دولار أمريكي. وهذا أقل بعشر مرات من التوقعات الأولية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
نموذج الاستدلال الأول مفتوح المصدر MiniMax: مقارنة بـ DeepSeek، تكلفة قوة الحوسبة تبلغ حوالي 530,000 دولار أمريكي
أخبار Gate bot: أعلنت MiniMax في 17 يونيو أنها ستقوم بإصدار تحديثات مهمة لمدة خمسة أيام متتالية. اليوم، الإطلاق الأول هو نموذج الاستدلال مفتوح المصدر MiniMax-M1.
وفقًا للتقرير الرسمي، فإن MiniMax-M1 قد حقق أداءً مشابهاً للعديد من اختبارات الأداء مقارنةً بـ DeepSeek-R1 و Qwen3 من نماذج مفتوح المصدر، قريبًا من النماذج الرائدة في الخارج.
ذكر المدونة الرسمية أيضًا أنه استنادًا إلى ابتكارين تقنيين كبيرين، فإن عملية تدريب MiniMax-M1 كانت فعالة "أكثر من المتوقع"، حيث استغرقت 3 أسابيع فقط و512 وحدة معالجة رسومات H800 لإكمال مرحلة تدريب التعلم المعزز، وكانت تكلفة استئجار القوة الحاسوبية 53.47 ألف دولار أمريكي. وهذا أقل بعشر مرات من التوقعات الأولية.
مصدر الخبر: جين شي