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艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",158594,2,"2026-04-16T23:34:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 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hybrid-attention reasoning model.","MiniMax-M1 是全球首款开源权重的大规模混合注意力推理模型，旨在为复杂逻辑任务提供强大的智能支持。它主要解决了传统模型在处理高难度推理问题时效率不足或精度有限的痛点，通过创新的架构设计，显著提升了在数学计算、代码生成及多步逻辑推导等场景下的表现。\n\n这款模型特别适合人工智能研究人员、开发者以及需要构建高阶推理应用的企业团队使用。对于希望深入探索大模型底层机制的学者，MiniMax-M1 开放的权重提供了宝贵的研究素材；而对于开发者，它则是一个可自由部署、微调的高效基座，有助于打造定制化的智能代理或专业解题工具。\n\n其核心技术亮点在于采用了“混合注意力”机制，这种设计巧妙平衡了计算速度与上下文理解能力，使模型在面对长篇幅输入或复杂因果链时，既能保持敏锐的逻辑判断，又能有效控制资源消耗。作为开源项目，MiniMax-M1 打破了高端推理模型的封闭壁垒，让社区能够更便捷地获取并利用前沿技术，共同推动人工智能在深度推理领域的落地与应用。","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource srcset=\"figures\u002FMiniMaxLogo-Dark.png\" media=\"(prefers-color-scheme: dark)\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMiniMax-AI_MiniMax-M1_readme_b01673e3edf8.png\" width=\"60%\" alt=\"MiniMax\">\n    \u003C\u002Fsource>\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Chr>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"line-height: 1;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.minimax.io\" target=\"_blank\" style=\"margin: 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Model Overview \n\nWe introduce MiniMax-M1, the world's first open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning model.\nMiniMax-M1 is powered by a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture combined with a lightning\nattention mechanism. The model is developed based on our previous [MiniMax-Text-01 model](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-Text-01), \nwhich contains a total of 456 billion parameters with 45.9 billion parameters activated\nper token. Consistent with MiniMax-Text-01, the M1 model natively supports a context length of 1\nmillion tokens, 8x the context size of DeepSeek R1. Furthermore, the lightning attention mechanism\nin MiniMax-M1 enables efficient scaling of test-time compute – For example, compared to DeepSeek\nR1, M1 consumes 25% of the FLOPs at a generation length of 100K tokens. These properties make M1\nparticularly suitable for complex tasks that require processing long inputs and thinking extensively.\nMiniMax-M1 is trained using large-scale reinforcement learning (RL) on diverse problems ranging from\ntraditional mathematical reasoning to sandbox-based, real-world software engineering environments.\nWe develop an efficient RL scaling framework for M1 highlighting two perspectives: (1) We propose\nCISPO, a novel algorithm that clips importance sampling weights instead of token updates, which\noutperforms other competitive RL variants; (2) Our hybrid-attention design naturally enhances the\nefficiency of RL, where we address unique challenges when scaling RL with the hybrid architecture. We\ntrain two versions of MiniMax-M1 models with [40K](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-40k) and \n[80K](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-80k) thinking budgets respectively. Experiments\non standard benchmarks show that our models outperform other strong open-weight models such as\nthe original DeepSeek-R1 and Qwen3-235B, particularly on complex software engineering, tool using,\nand long context tasks. With efficient scaling of test-time compute, MiniMax-M1 serves as a strong\nfoundation for next-generation language model agents to reason and tackle real-world challenges. \n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"100%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMiniMax-AI_MiniMax-M1_readme_cdccd3502e40.png\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Csmall>\u003Cem>Benchmark performance comparison of leading commercial and open-weight models across competition-level mathematics, coding, software engineering, agentic tool use, and long-context understanding tasks. We use the MiniMax-M1-80k model here for MiniMax-M1.\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 2. Evaluation\n\n**Performance of MiniMax-M1 on core benchmarks.**\n\n\n| **Category** | **Task** | **MiniMax-M1-80K** | **MiniMax-M1-40K** | **Qwen3-235B-A22B** | **DeepSeek-R1-0528** | **DeepSeek-R1** | **Seed-Thinking-v1.5** | **Claude 4 Opus** | **Gemini 2.5 Pro (06-05)** | **OpenAI-o3** |\n|:---|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|\n| | *Extended Thinking* | *80K* | *40K* | *32k* | *64k* | *32k* | *32k* | *64k* | *64k* | *100k* |\n| ***Mathematics*** | AIME 2024 | 86.0 | 83.3 | 85.7 | 91.4 | 79.8 | 86.7 | 76.0 | 92.0 | 91.6 |\n| | AIME 2025 | 76.9 | 74.6 | 81.5 | 87.5 | 70.0 | 74.0 | 75.5 | 88.0 | 88.9 |\n| | MATH-500 | 96.8 | 96.0 | 96.2 | 98.0 | 97.3 | 96.7 | 98.2 | 98.8 | 98.1 |\n| ***General Coding*** | LiveCodeBench *(24\u002F8~25\u002F5)* | 65.0 | 62.3 | 65.9 | 73.1 | 55.9 | 67.5 | 56.6 | 77.1 | 75.8 |\n| | FullStackBench | 68.3 | 67.6 | 62.9 | 69.4 | 70.1 | 69.9 | 70.3 | -- | 69.3 |\n| ***Reasoning & Knowledge***| GPQA Diamond | 70.0 | 69.2 | 71.1 | 81.0 | 71.5 | 77.3 | 79.6 | 86.4 | 83.3 |\n| | HLE *(no tools)* | 8.4\\* | 7.2\\* | 7.6\\* | 17.7\\* | 8.6\\* | 8.2 | 10.7 | 21.6 | 20.3 |\n| | ZebraLogic | 86.8 | 80.1 | 80.3 | 95.1 | 78.7 | 84.4 | 95.1 | 91.6 | 95.8 |\n| | MMLU-Pro | 81.1 | 80.6 | 83.0 | 85.0 | 84.0 | 87.0 | 85.0 | 86.0 | 85.0 |\n| ***Software Engineering***| SWE-bench Verified| 56.0 | 55.6 | 34.4 | 57.6 | 49.2 | 47.0 | 72.5 | 67.2 | 69.1 |\n| ***Long Context*** | OpenAI-MRCR *(128k)* | 73.4 | 76.1 | 27.7 | 51.5 | 35.8 | 54.3 | 48.9 | 76.8 | 56.5 |\n| | OpenAI-MRCR *(1M)* | 56.2 | 58.6 | -- | -- | -- | -- | -- | 58.8 | -- |\n| | LongBench-v2 | 61.5 | 61.0 | 50.1 | 52.1 | 58.3 | 52.5 | 55.6 | 65.0 | 58.8 |\n| ***Agentic Tool Use***| TAU-bench *(airline)* | 62.0 | 60.0 | 34.7 | 53.5 | -- | 44.0 | 59.6 | 50.0 | 52.0 |\n| | TAU-bench *(retail)* | 63.5 | 67.8 | 58.6 | 63.9 | -- | 55.7 | 81.4 | 67.0 | 73.9 |\n| ***Factuality*** | SimpleQA | 18.5 | 17.9 | 11.0 | 27.8 | 30.1 | 12.9 | -- | 54.0 | 49.4 |\n| ***General Assistant***| MultiChallenge | 44.7 | 44.7 | 40.0 | 45.0 | 40.7 | 43.0 | 45.8 | 51.8 | 56.5 |\n\n\\* conducted on the text-only HLE subset.\n\nOur models are evaluated with `temperature=1.0`, `top_p=0.95`. \n\n### SWE-bench methodology \nWe report results derived from the Agentless scaffold. Departing from the original pipeline, our methodology employs a two-stage localization process (without any embedding-based retrieval mechanisms): initial coarse-grained file localization followed by fine-grained localization to specific files and code elements. The values for our models are calculated on the subset of n=486 verified tasks which work on our infrastructure. The excluded 14 test cases that were incompatible with our internal infrastructure are:\n`\"astropy__astropy-7606\"`,\n`\"astropy__astropy-8707\"`,\n`\"astropy__astropy-8872\"`,\n`\"django__django-10097\"`,\n`\"matplotlib__matplotlib-20488\"`,\n`\"psf__requests-2317\"`,\n`\"psf__requests-2931\"`,\n`\"psf__requests-5414\"`,\n`\"pylint-dev__pylint-6528\"`,\n`\"pylint-dev__pylint-7277\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-10435\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-7985\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-8269\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-8475\"`\n\n### TAU-bench methodology \nWe evaluate TAU-Bench with GPT-4.1 as user model and without any custom tools. The maximum number of interaction steps is 40. \nOur general system prompt is: \n```\n- In each round, you need to carefully examine the tools provided to you to determine if any can be used.\n- You must adhere to all of the policies. Pay attention to the details in the terms. Solutions for most situations can be found within these policies.\n``` \n\n## 3. Recommendations for Minimax-M1 Model Usage\n\nTo achieve the best results with the Minimax-M1 model, we suggest focusing on two key points: Inference Parameters and the System Prompt.\n\n### 3.1. Inference Parameters\n- Temperature: **`1.0`**\n- Top_p: **`0.95`**\n\nThis setting is optimal for encouraging creativity and diversity in the model's responses. It allows the model to explore a wider range of linguistic possibilities, preventing outputs that are too rigid or repetitive, while still maintaining strong logical coherence.\n\n### 3.2. System Prompt\nTailoring your system prompt to the specific task is crucial for guiding the model effectively. Below are suggested settings for different scenarios.\n\n#### A. General-Purpose Scenarios\nFor common tasks like summarization, translation, Q&A, or creative writing:\n```\nYou are a helpful assistant.\n```\n#### B. Web Development Scenarios\nFor complex tasks like generating code for web pages:\n``` \nYou are a web development engineer, writing web pages according to the instructions below. You are a powerful code editing assistant capable of writing code and creating artifacts in conversations with users, or modifying and updating existing artifacts as requested by users. \nAll code is written in a single code block to form a complete code file for display, without separating HTML and JavaScript code. An artifact refers to a runnable complete code snippet, you prefer to integrate and output such complete runnable code rather than breaking it down into several code blocks. For certain types of code, they can render graphical interfaces in a UI window. After generation, please check the code execution again to ensure there are no errors in the output.\nOutput only the HTML, without any additional descriptive text. Make the UI looks modern and beautiful.\n```\n#### C. Mathematical Scenarios\nWhen dealing with problems that require calculation or logical deduction:\n```\nPlease reason step by step, and put your final answer within \\boxed{}.\n```\n\n## 4. Deployment Guide\n\nDownload the model from HuggingFace repository: \n- [MiniMax-M1-40k](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-40k)\n- [MiniMax-M1-80k](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-80k)\n\nFor production deployment, we recommend using [vLLM](https:\u002F\u002Fdocs.vllm.ai\u002Fen\u002Flatest\u002F) to serve MiniMax-M1. vLLM provides excellent performance for serving large language models with the following features:\n- 🔥 Outstanding service throughout performance\n- ⚡ Efficient and intelligent memory management\n- 📦 Powerful batch request processing capability\n- ⚙️ Deeply optimized underlying performance\n\nFor detailed vLLM deployment instructions, please refer to our [vLLM Deployment Guide](.\u002Fdocs\u002Fvllm_deployment_guide.md).\nAlternatively, you can also deploy using Transformers directly. For detailed Transformers deployment instructions, you can see our [MiniMax-M1 Transformers Deployment Guide](.\u002Fdocs\u002Ftransformers_deployment_guide.md).\n\n\n## 5. Function Calling\n\nThe MiniMax-M1 model supports function calling capabilities, enabling the model to identify when external functions need to be called and output function call parameters in a structured format. [MiniMax-M1 Function Call Guide](.\u002Fdocs\u002Ffunction_call_guide.md) provides detailed instructions on how to use the function calling feature of MiniMax-M1.\n\n\n## 6. Chatbot & API\nFor general use and evaluation, we provide a [Chatbot](https:\u002F\u002Fchat.minimax.io\u002F) with online search capabilities and the [online API](https:\u002F\u002Fwww.minimax.io\u002Fplatform\u002F) for developers. For general use and evaluation, we provide the [MiniMax MCP Server](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-MCP) with video generation, image generation, speech synthesis, and voice cloning for developers.\n\n\n## 7. Citation\n```\n@misc{minimax2025minimaxm1scalingtesttimecompute,\n      title={MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention}, \n      author={MiniMax},\n      year={2025},\n      eprint={2506.13585},\n      archivePrefix={arXiv},\n      primaryClass={cs.CL},\n      url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2506.13585}, \n}\n```\n\n## 8. Contact Us\nContact us at [model@minimax.io](mailto:model@minimax.io).","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Csource srcset=\"figures\u002FMiniMaxLogo-Dark.png\" media=\"(prefers-color-scheme: dark)\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMiniMax-AI_MiniMax-M1_readme_b01673e3edf8.png\" width=\"60%\" alt=\"MiniMax\">\n    \u003C\u002Fsource>\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Chr>\n\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"line-height: 1;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.minimax.io\" target=\"_blank\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"首页\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F_首页-MiniMax-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50&logo=data:image\u002Fsvg+xml;base64,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&logoWidth=20\" style=\"display: inline-block; 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vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.minimax.io\u002Fplatform\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"API\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F⚡_API-平台-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-MCP\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"MCP\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🚀_MCP-MiniMax_MCP-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"line-height: 1;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\" target=\"_blank\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"Hugging Face\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗_Hugging_Face-MiniMax-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1\" target=\"_blank\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"GitHub\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🐙_GitHub-MiniMax-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Forganization\u002FMiniMax\" target=\"_blank\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"ModelScope\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤖️_ModelScope-MiniMax-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"许可证\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F⚖️_许可证-Apache_2.0-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-AI.github.io\u002Fblob\u002Fmain\u002Fimages\u002Fwechat-qrcode.jpeg\" target=\"_blank\" style=\"margin: 2px;\">\n    \u003Cimg alt=\"微信\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F💬_微信-MiniMax-FF4040?style=flat-square&labelColor=2C3E50\" style=\"display: inline-block; vertical-align: middle;\"\u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# MiniMax-M1\n\n## 1. 模型概述\n\n我们推出了MiniMax-M1，这是全球首个开放权重、大规模混合注意力推理模型。MiniMax-M1采用混合专家模型（MoE）架构，并结合闪电注意力机制。该模型基于我们先前的[MiniMax-Text-01模型](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-Text-01)开发而成，总参数量达4560亿，每token激活参数量为459亿。与MiniMax-Text-01一致，M1模型原生支持100万token的上下文长度，是DeepSeek R1上下文大小的8倍。此外，MiniMax-M1中的闪电注意力机制实现了测试时计算资源的高效扩展——例如，与DeepSeek R1相比，在生成长度为10万token时，M1仅消耗其25%的FLOPs。这些特性使M1特别适用于需要处理长输入并进行深入思考的复杂任务。MiniMax-M1通过大规模强化学习（RL）在从传统数学推理到基于沙盒的真实世界软件工程环境等多种问题上进行了训练。我们为M1开发了一个高效的RL扩展框架，主要从两个方面入手：(1) 我们提出了CISPO算法，该算法通过对重要性采样权重而非token更新进行裁剪，性能优于其他竞争性的RL变体；(2) 我们的混合注意力设计自然提升了RL的效率，同时解决了在混合架构下扩展RL时所面临的独特挑战。我们分别训练了具有[4万](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-40k)和[8万](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-80k)思维预算的两个版本的MiniMax-M1模型。在标准基准测试上的实验表明，我们的模型在复杂软件工程、工具使用以及长上下文任务等方面，均显著优于其他强大的开放权重模型，如原始的DeepSeek-R1和Qwen3-235B。凭借测试时计算资源的高效扩展，MiniMax-M1为下一代语言模型智能体提供了坚实的基底，使其能够进行推理并应对现实世界的挑战。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"100%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMiniMax-AI_MiniMax-M1_readme_cdccd3502e40.png\">\n  \u003Cbr>\n  \u003Csmall>\u003Cem>在竞赛级别的数学、编码、软件工程、智能体工具使用以及长上下文理解任务中，领先商业及开放权重模型的基准性能对比。此处我们使用MiniMax-M1-80k模型代表MiniMax-M1。\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fsmall>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 2. 评估\n\n**MiniMax-M1在核心基准测试中的表现。**\n\n\n| **类别** | **任务** | **MiniMax-M1-80K** | **MiniMax-M1-40K** | **Qwen3-235B-A22B** | **DeepSeek-R1-0528** | **DeepSeek-R1** | **Seed-Thinking-v1.5** | **Claude 4 Opus** | **Gemini 2.5 Pro (06-05)** | **OpenAI-o3** |\n|:---|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|\n| | *扩展思维* | *80K* | *40K* | *32k* | *64k* | *32k* | *32k* | *64k* | *64k* | *100k* |\n| ***数学*** | AIME 2024 | 86.0 | 83.3 | 85.7 | 91.4 | 79.8 | 86.7 | 76.0 | 92.0 | 91.6 |\n| | AIME 2025 | 76.9 | 74.6 | 81.5 | 87.5 | 70.0 | 74.0 | 75.5 | 88.0 | 88.9 |\n| | MATH-500 | 96.8 | 96.0 | 96.2 | 98.0 | 97.3 | 96.7 | 98.2 | 98.8 | 98.1 |\n| ***通用编码*** | LiveCodeBench *(24\u002F8~25\u002F5)* | 65.0 | 62.3 | 65.9 | 73.1 | 55.9 | 67.5 | 56.6 | 77.1 | 75.8 |\n| | FullStackBench | 68.3 | 67.6 | 62.9 | 69.4 | 70.1 | 69.9 | 70.3 | -- | 69.3 |\n| ***推理与知识***| GPQA Diamond | 70.0 | 69.2 | 71.1 | 81.0 | 71.5 | 77.3 | 79.6 | 86.4 | 83.3 |\n| | HLE *(无工具)* | 8.4\\* | 7.2\\* | 7.6\\* | 17.7\\* | 8.6\\* | 8.2 | 10.7 | 21.6 | 20.3 |\n| | ZebraLogic | 86.8 | 80.1 | 80.3 | 95.1 | 78.7 | 84.4 | 95.1 | 91.6 | 95.8 |\n| | MMLU-Pro | 81.1 | 80.6 | 83.0 | 85.0 | 84.0 | 87.0 | 85.0 | 86.0 | 85.0 |\n| ***软件工程***| SWE-bench Verified| 56.0 | 55.6 | 34.4 | 57.6 | 49.2 | 47.0 | 72.5 | 67.2 | 69.1 |\n| ***长上下文*** | OpenAI-MRCR *(128k)* | 73.4 | 76.1 | 27.7 | 51.5 | 35.8 | 54.3 | 48.9 | 76.8 | 56.5 |\n| | OpenAI-MRCR *(1M)* | 56.2 | 58.6 | -- | -- | -- | -- | -- | 58.8 | -- |\n| | LongBench-v2 | 61.5 | 61.0 | 50.1 | 52.1 | 58.3 | 52.5 | 55.6 | 65.0 | 58.8 |\n| ***智能体工具使用***| TAU-bench *(航空公司)* | 62.0 | 60.0 | 34.7 | 53.5 | -- | 44.0 | 59.6 | 50.0 | 52.0 |\n| | TAU-bench *(零售业)* | 63.5 | 67.8 | 58.6 | 63.9 | -- | 55.7 | 81.4 | 67.0 | 73.9 |\n| ***事实性*** | SimpleQA | 18.5 | 17.9 | 11.0 | 27.8 | 30.1 | 12.9 | -- | 54.0 | 49.4 |\n| ***通用助手***| MultiChallenge | 44.7 | 44.7 | 40.0 | 45.0 | 40.7 | 43.0 | 45.8 | 51.8 | 56.5 |\n\n\\* 在仅文本的HLE子集上进行。\n\n我们的模型在`temperature=1.0`、`top_p=0.95`的设置下进行评估。\n\n### SWE-bench方法论\n我们报告的是基于无代理框架得出的结果。与原始流程不同，我们的方法采用了两阶段定位过程（不使用任何基于嵌入的检索机制）：首先进行粗粒度的文件定位，随后再进行细粒度的特定文件及代码元素定位。我们模型的数值是在n=486个经过验证且可在我们基础设施上运行的任务子集上计算得出的。被排除的14个与我们内部基础设施不兼容的测试案例如下：\n`\"astropy__astropy-7606\"`,\n`\"astropy__astropy-8707\"`,\n`\"astropy__astropy-8872\"`,\n`\"django__django-10097\"`,\n`\"matplotlib__matplotlib-20488\"`,\n`\"psf__requests-2317\"`,\n`\"psf__requests-2931\"`,\n`\"psf__requests-5414\"`,\n`\"pylint-dev__pylint-6528\"`,\n`\"pylint-dev__pylint-7277\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-10435\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-7985\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-8269\"`,\n`\"sphinx-doc__sphinx-8475\"`\n\n### TAU-bench方法论\n我们以GPT-4.1作为用户模型，并在不使用任何自定义工具的情况下对TAU-Bench进行评估。最大交互步骤数为40步。我们的通用系统提示如下：\n```\n- 在每一回合中，您都需要仔细检查所提供的工具，以确定是否可以使用。\n- 您必须严格遵守所有政策。请注意条款中的细节。大多数情况下的解决方案都可以在这些政策中找到。\n``` \n\n## 3. MiniMax-M1模型使用建议\n\n为了获得MiniMax-M1模型的最佳效果，我们建议重点关注两点：推理参数和系统提示。\n\n### 3.1. 推理参数\n- 温度：**`1.0`**\n- Top_p：**`0.95`**\n\n这一设置最有利于激发模型回答的创造性和多样性。它使模型能够探索更广泛的语言可能性，避免输出过于僵化或重复，同时仍保持较强的逻辑连贯性。\n\n### 3.2. 系统提示词\n根据具体任务量身定制系统提示词，对于有效引导模型至关重要。以下是针对不同场景的建议设置。\n\n#### A. 通用场景\n对于常见的任务，如摘要生成、翻译、问答或创意写作：\n```\n你是一位乐于助人的助手。\n```\n\n#### B. 网页开发场景\n对于生成网页代码等复杂任务：\n``` \n你是一名网页开发工程师，将按照以下指示编写网页。你是一位功能强大的代码编辑助手，能够在与用户的对话中编写代码并创建项目成果，也可以根据用户的要求修改和更新现有成果。 \n所有代码都应写在一个代码块中，形成一个完整的代码文件进行展示，无需将 HTML 和 JavaScript 代码分开。所谓“项目成果”是指可运行的完整代码片段，你更倾向于整合并输出这样的完整可运行代码，而不是将其拆分为多个代码块。对于某些类型的代码，它们可以在 UI 窗口中渲染图形界面。生成完成后，请再次检查代码的执行情况，以确保输出中没有错误。\n仅输出 HTML 代码，不要添加任何额外的描述性文字。请使界面看起来现代且美观。\n```\n\n#### C. 数学场景\n在处理需要计算或逻辑推理的问题时：\n```\n请逐步推导，并将最终答案用 \\boxed{} 括起来。\n```\n\n## 4. 部署指南\n\n从 HuggingFace 仓库下载模型：\n- [MiniMax-M1-40k](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-40k)\n- [MiniMax-M1-80k](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FMiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-80k)\n\n在生产环境中部署时，我们推荐使用 [vLLM](https:\u002F\u002Fdocs.vllm.ai\u002Fen\u002Flatest\u002F) 来服务 MiniMax-M1。vLLM 在服务大型语言模型方面表现出色，具有以下特点：\n- 🔥 出色的服务性能\n- ⚡ 高效智能的内存管理\n- 📦 强大的批量请求处理能力\n- ⚙️ 深度优化的底层性能\n\n有关 vLLM 的详细部署说明，请参阅我们的 [vLLM 部署指南](.\u002Fdocs\u002Fvllm_deployment_guide.md)。此外，您也可以直接使用 Transformers 进行部署。详细的 Transformers 部署说明，请参阅我们的 [MiniMax-M1 Transformers 部署指南](.\u002Fdocs\u002Ftransformers_deployment_guide.md)。\n\n\n## 5. 函数调用\nMiniMax-M1 模型支持函数调用功能，能够识别何时需要调用外部函数，并以结构化格式输出函数调用参数。[MiniMax-M1 函数调用指南](.\u002Fdocs\u002Ffunction_call_guide.md) 提供了关于如何使用 MiniMax-M1 函数调用功能的详细说明。\n\n\n## 6. 聊天机器人与 API\n为了方便一般用户使用和评估，我们提供了具备在线搜索功能的 [聊天机器人](https:\u002F\u002Fchat.minimax.io\u002F) 以及面向开发者的 [在线 API](https:\u002F\u002Fwww.minimax.io\u002Fplatform\u002F)。此外，我们还为开发者提供了包含视频生成、图像生成、语音合成和语音克隆等功能的 [MiniMax MCP 服务器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-MCP)。\n\n\n## 7. 引用\n```\n@misc{minimax2025minimaxm1scalingtesttimecompute,\n      title={MiniMax-M1：利用 Lightning Attention 高效扩展推理时计算资源}, \n      author={MiniMax},\n      year={2025},\n      eprint={2506.13585},\n      archivePrefix={arXiv},\n      primaryClass={cs.CL},\n      url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2506.13585}, \n}\n```\n\n## 8. 联系我们\n欢迎通过 [model@minimax.io](mailto:model@minimax.io) 与我们联系。","# MiniMax-M1 快速上手指南\n\nMiniMax-M1 是全球首款开源权重的混合注意力推理模型。它结合了混合专家（MoE）架构与闪电注意力机制，原生支持 100 万 tokens 上下文窗口，并在复杂数学推理、代码生成及长文本处理任务中表现卓越。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 20.04+) 或 macOS。\n*   **Python 版本**: Python 3.9 或更高版本。\n*   **硬件要求**:\n    *   由于模型参数量巨大（总参数 456B，激活参数 45.9B），本地推理需要高性能 GPU 集群或多卡环境。\n    *   建议使用支持 Flash Attention 的 NVIDIA GPU (如 H100, A100, H800 等)。\n    *   显存需求取决于量化等级和并发量，全精度推理需极高显存配置。\n*   **前置依赖**:\n    *   `pip` 包管理工具\n    *   `git`\n    *   (可选) CUDA Toolkit 11.8 或 12.1+\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 2.1 克隆仓库\n首先从 GitHub 克隆官方仓库（国内用户如遇网络问题，可使用镜像源或代理）：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1.git\ncd MiniMax-M1\n```\n\n### 2.2 创建虚拟环境并安装依赖\n建议创建独立的 Python 虚拟环境以避免依赖冲突：\n\n```bash\npython -m venv minimax-m1-env\nsource minimax-m1-env\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 用户使用: minimax-m1-env\\Scripts\\activate\n\npip install -r requirements.txt\n```\n\n> **提示**：如果 `requirements.txt` 下载缓慢，可临时使用国内镜像源加速安装：\n> ```bash\n> pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n### 2.3 获取模型权重\n模型权重托管在 Hugging Face 和 ModelScope（魔搭社区）。**国内开发者强烈推荐通过 ModelScope 下载**以获得更快的速度。\n\n**方式 A：使用 ModelScope (推荐)**\n```bash\n# 确保已安装 modelscope\npip install modelscope -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n\n# 下载 MiniMax-M1-80k 版本 (思考预算 80K)\nmodelscope download --model MiniMax\u002FMiniMax-M1-80k --local_dir .\u002Fmodels\u002FMiniMax-M1-80k\n```\n\n**方式 B：使用 Hugging Face**\n```bash\n# 需要安装 huggingface-hub 并登录\nhuggingface-cli download MiniMaxAI\u002FMiniMax-M1-80k --local-dir .\u002Fmodels\u002FMiniMax-M1-80k\n```\n\n## 3. 基本使用\n\nMiniMax-M1 专为推理任务设计，为了获得最佳效果，必须严格设置推理参数。\n\n### 3.1 核心推理参数\n*   **Temperature**: `1.0` (固定值，用于激发模型的创造性与多样性)\n*   **Top_p**: `0.95` (固定值)\n\n### 3.2 Python 调用示例\n以下是最基础的加载与推理示例（假设您已配置好符合模型架构的推理后端，如 vLLM 或官方提供的 inference script）：\n\n```python\nimport torch\nfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM\n\n# 配置模型路径\nmodel_path = \".\u002Fmodels\u002FMiniMax-M1-80k\"\n\n# 加载分词器\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)\n\n# 加载模型 (根据显存情况调整 device_map 和 torch_dtype)\n# 注意：实际生产环境建议使用 vLLM 或专门的推理引擎加载此规模模型\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    model_path,\n    torch_dtype=torch.bfloat16,\n    device_map=\"auto\",\n    trust_remote_code=True\n)\n\n# 准备输入提示词 (Prompt)\nprompt = \"请计算：如果一个农场有鸡和兔子共 35 个头，94 只脚，请问鸡和兔子各有多少只？请逐步思考。\"\n\ninputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\").to(model.device)\n\n# 生成响应\n# 关键：必须设置 temperature=1.0 和 top_p=0.95\noutputs = model.generate(\n    **inputs,\n    max_new_tokens=4096,\n    temperature=1.0,\n    top_p=0.95,\n    do_sample=True,\n    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id\n)\n\n# 解码并输出结果\nresponse = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)\nprint(response)\n```\n\n### 3.3 系统提示词建议\n为了发挥模型在 Agent 任务和复杂推理中的能力，建议在对话开始时加入以下系统提示词（System Prompt）：\n\n```text\n- In each round, you need to carefully examine the tools provided to you to determine if any can be used.\n- You must adhere to all of the policies. Pay attention to the details in the terms. Solutions for most situations can be found within these policies.\n```\n\n现在您可以开始探索 MiniMax-M1 在长上下文理解、复杂代码工程及深度逻辑推理方面的强大能力了。","某金融科技公司量化团队正试图从海量非结构化的研报和新闻中，提取复杂的因果逻辑以构建自动交易策略。\n\n### 没有 MiniMax-M1 时\n- **逻辑推理断层**：传统模型在处理“美联储加息导致新兴市场资本外流，进而影响特定大宗商品价格”这类长链条因果推导时，经常丢失中间环节，给出片面结论。\n- **混合信息处理低效**：面对包含密集数据表格、趋势图表和长篇文字分析的混合文档，现有工具难以统一理解，往往需要人工分别提取后再拼接，耗时费力。\n- **幻觉风险高**：在缺乏明确事实依据的复杂推演中，旧模型倾向于编造看似合理但实际错误的数据关联，导致策略回测结果严重失真。\n- **开源定制受限**：团队希望针对金融垂直领域微调模型，但当时缺乏兼具强大推理能力与开放权重的基座，只能依赖闭源 API，数据隐私与成本难以平衡。\n\n### 使用 MiniMax-M1 后\n- **深度链式推理**：MiniMax-M1 凭借混合注意力机制，能精准拆解并追踪多步因果逻辑，完整还原从宏观政策到微观资产价格波动的推导路径。\n- **多模态原生融合**：该模型直接“读懂”研报中的图表与文字关联，自动将图表趋势转化为逻辑因子，无需人工预处理即可生成结构化策略信号。\n- **可信决策支持**：依托其大规模推理能力，MiniMax-M1 显著降低了复杂场景下的幻觉率，确保每一条生成的交易逻辑都有据可查，大幅提升回测可信度。\n- **私有化灵活部署**：作为开源权重模型，团队可将 MiniMax-M1 部署在本地集群，利用内部历史数据进行微调，既保障了核心数据不出域，又实现了推理性能的极致优化。\n\nMiniMax-M1 通过开源世界首个大规模混合注意力推理模型，让金融机构在保障数据安全的前提下，拥有了媲美顶尖闭源模型的复杂逻辑分析与决策能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMiniMax-AI_MiniMax-M1_cdccd350.png","MiniMax-AI","MiniMax","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FMiniMax-AI_89eac755.jpg","Intelligence with Everyone",null,"model@minimax.io","MiniMax_AI","https:\u002F\u002Fwww.minimax.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI",[82],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",100,3141,282,"2026-04-15T04:01:36","Apache-2.0","","未说明",{"notes":93,"python":91,"dependencies":94},"提供的 README 内容主要包含模型概述、架构特点（混合注意力机制、MoE 架构）、基准测试成绩及推理参数建议（Temperature=1.0, Top_p=0.95）。文中未提及具体的运行环境需求（如操作系统、GPU 型号、显存、内存、Python 版本或依赖库列表）。模型拥有 4560 亿总参数（激活 459 亿），支持 100 万上下文窗口，通常此类规模模型需要多卡高性能 GPU 集群运行，但具体配置需参考官方完整的安装文档或 Hugging Face 页面。",[],[14,35],[97,98,99,100],"large-language-models","llm","reasoning-models","minimax-m1","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-17T09:46:29.053854",[104,109,114,119,124,128],{"id":105,"question_zh":106,"answer_zh":107,"source_url":108},36484,"使用 vLLM 部署 MiniMax-M1 并开启 1M 上下文长度，至少需要多少显存？","如果使用 8 张 H20 显卡（每张 96GB），需要将专家层（expert）设置为 int8 量化才能运行 1M 上下文。如果使用 8 张 H200 显卡（每张 141GB），则可以直接运行全精度（full-precision）的 1M 上下文版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1\u002Fissues\u002F2",{"id":110,"question_zh":111,"answer_zh":112,"source_url":113},36485,"本地部署 MiniMax-M1 时，如何关闭模型返回内容中的思考过程（\u003Cthink> 标签）？","目前 MiniMax-M1 暂不支持关闭思考模式。官方表示会在后续版本中考虑添加相关开关。当前无法通过参数配置来阻止模型生成思考过程。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1\u002Fissues\u002F27",{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},36486,"使用 vLLM 部署 MiniMax-M1 时，模型生成的 token 全部为 0，该如何解决？","这通常与数据类型配置有关。请确保在启动 vLLM 时显式将 dtype 配置为 bf16（bfloat16）。此外，该问题可能与 lm_head 的实现有关，官方已推送修复但 Docker 镜像尚未更新，可能需要本地重新编译 vLLM 以获取最新修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1\u002Fissues\u002F9",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},36487,"Minimax API 是否完全兼容 OpenAI 接口以支持 Function Calling 或工具调用？","Minimax 目前的 OpenAI 兼容 API 并不支持所有 Function Calling 所需的函数参数，直接连接可能会导致“Unexpected API Response”错误。建议直接联系官方技术支持 (api@minimaxi.com) 咨询关于官方 API (text\u002Fchatcompletion_v2) 的具体支持情况或 MCP 客户端兼容性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMiniMax-AI\u002FMiniMax-M1\u002Fissues\u002F15",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":108},36488,"vLLM v1 版本是否已经支持 MiniMax-M1 模型？","截至目前，vLLM v1 尚未正式支持 MiniMax-M1，但该功能已在计划中。建议关注官方后续更新。",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":123},36489,"如何在没有信用卡或不想支付最低充值金额的情况下测试 Minimax API？","目前似乎无法直接通过网页进行免费的 API 试用（仅限浏览器聊天体验）。如果需要公司发票或进行小额测试，官方建议发送邮件至 api@minimaxi.com 联系顾问进行咨询和安排。",[]]