上海
還記得半年前 DeepSeek 橫空出世時的震撼嗎？那個用不到 OpenAI 1/20 的成本就訓練出頂級模型的"神話"，不僅讓整個硅谷為之側目，更是給國內的 AI 創業公司上了生動的一課——原來，大模型可以這樣玩。
DeepSeek 沖擊波下的轉型之路
對于被稱為"AI 六小龍"的 MINIMAX 來說，DeepSeek 的出現無異于一記當頭棒喝。過去的劇本突然就講不下去了：瘋狂燒錢買算力，追著 OpenAI 的腳步跑，今天發個大模型，明天搞個視頻生成...看起來很忙，但總感覺在原地打轉。
投資人開始問："既然 DeepSeek 能用這么少的錢做出這么好的效果，你們之前燒的那些錢都去哪了？"用戶開始問："既然有免費的 DeepSeek，我為什么還要付費用你們的 API？"
但 MINIMAX 的反應出人意料地迅速和果斷。他們沒有選擇繼續講老故事，而是徹底換了劇本：從追逐熱點轉向硬核技術突破，從商業化優先轉向開源優先，從模仿 OpenAI 轉向對標 DeepSeek。
實際上，MiniMax 在今年 1 月份就推出了開源模型 Minimax-01，其中包括語言模型和視覺模型，但似乎反向平平。
半年的蟄伏與沉淀后，他們暫停了所有非核心項目，把最優秀的工程師都調到了一個神秘的項目上。
MiniMax-M1：半年磨一劍的技術突破
昨天，MINIMAX 終于交出了答卷——MiniMax-M1，他們宣稱這是世界上第一個開源的大規模混合架構的推理模型。這不是一個匆忙的應景之作，而是一次深思熟慮的技術革新。
突破一：Lightning Attention - 超長文本處理
M1 原生支持100 萬字符的超長文本處理，處理 10 萬字文本時只需要其他模型 25% 的計算資源。這意味著可以一次性分析整本小說或研究報告，而不需要拆分處理。
? 突破二：CISPO 算法 - 更聰明的學習方式
傳統訓練方法會忽略"不尋常"的學習過程，但 CISPO 算法不再丟棄任何"思考片段"，充分利用每個思維火花。實驗顯示，這種方法比傳統方法快 2 倍，效果還更好。
突破三：超低成本訓練
僅用 53.74 萬美元就完成了整個強化訓練，相比 GPT-4 超過 1 億美元的成本，M1 幾乎是同等能力模型中最便宜的。這不是簡單的"省錢"，而是技術效率的革命性提升。
需要說明的是，53.74 萬美元并非模型的全部訓練成本，而僅僅是強化學習階段的費用。MINIMAX 表示他們僅用 512 塊 H800 GPU 訓練了三周就完成了這一階段，這一效率比行業預期至少提升了一個數量級。
不過，與 DeepSeek 不同的是，MINIMAX 并未公布模型從預訓練到最終完成的完整訓練成本（不包括實驗費用）。因此，53.74 萬美元這個數字雖然令人印象深刻，但可能只是冰山一角。
實戰表現：數據說話的硬實力
經過半年的技術沉淀，MiniMax-M1 在各個關鍵領域的表現如何？我們用一張完整的對比表來看看它與頂級模型的真實差距：
雖然 M1 把訓練成本又下調了一個數量級，但在常見的指標測試中，這個模型并無一項能到最優。比較亮眼的是長文本能力，在 MRCR(128K) 測試中得分 73.4，僅次于 Gemini 2.5 Pro 的 76.8，在 LongBench-v2 中更是達到 61.5 的第二名成績，可見 Lightning Attention 確實非常有效。
值得一提的是，M1 有兩項指標超越了 DeepSeek R1，即數學方面的 AIME 2025（76.9 vs 70.0）以及編程能力方面的 LiveCodeBench（65.0 vs 55.9）。這表明 MINIMAX 在核心技術突破上確實有所建樹。
盡管綜合來看，這些指標并不算最亮眼，但作為第一款開源模型，在成本控制以及長文本處理方面有這么突出的創新，已經非常難能可貴了。
從跟隨者到引領者的華麗轉身
MINIMAX 的轉型反映了 AI 行業的變化趨勢。從追逐商業化到選擇開源路線，從高成本訓練到技術效率優化，這種策略調整與當前行業對成本控制和技術創新的重視相符。
開源模式正在 AI 領域獲得更多關注。DeepSeek 的成功為行業提供了新的發展思路，而 MiniMax-M1 的發布進一步驗證了這一方向的可行性。隨著更多公司選擇開源策略，行業競爭重心可能會從資本投入轉向技術創新。
從追逐者到開拓者，MINIMAX 用半年時間完成了一次完美的轉身。這一轉變表明"AI 六小龍"已經開始探索新的發展路徑。
算力泡沫破滅：一場正在發生的行業洗牌
從 1 億美金到 50 萬美金，訓練成本在短短的 1 年時間內的暴跌，正在引發整個算力市場的劇烈震蕩。這不僅僅是數字的變化，更是一場顛覆性的行業重構。
那些曾經瘋狂囤積算力的公司，如今面臨著尷尬的現實：昂貴的 GPU 集群突然變成了"負資產"。據業內消息，已有大批公司開始大量退卡，試圖減少損失。
而一些專門提供算力租賃服務的供應商，更是直接面臨破產危機——當客戶發現用更少的錢就能獲得更好的效果時，誰還會為過時的"算力迷信"買單？
這場技術革命告訴我們：真正的護城河從來不是資源的堆砌，而是效率的突破。 在 AI 的下半場，拼的不再是誰燒錢更多，而是誰的技術更聰明。
本文由「AI 范兒」出品
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