วิธีใช้งาน Minimax M1 ผ่าน API: คู่มือฉบับสมบูรณ์

MiniMax M1 พัฒนาโดยสตาร์ทอัพด้าน AI ในเซี่ยงไฮ้ เป็นโมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริด-แอตเทนชันขนาดใหญ่ที่เปิดน้ำหนัก (open-weight) ซึ่งมีความก้าวหน้าอย่างมาก ด้วยหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 1 ล้านโทเค็น การฝึกฝนแบบเสริมแรง (RL) ที่มีประสิทธิภาพ และประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ ทำให้เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การให้เหตุผลในบริบทที่ยาวนาน วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และการใช้งานเครื่องมือแบบเอเจนต์ (agentic tool use) คู่มือ 1500 คำนี้จะสำรวจเกณฑ์มาตรฐานของ MiniMax M1 และให้คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับการรันผ่าน OpenRouter API

💡

ต้องการเครื่องมือทดสอบ API ที่ยอดเยี่ยมซึ่งสร้าง เอกสารประกอบ API ที่สวยงาม หรือไม่?

ต้องการแพลตฟอร์มแบบครบวงจรที่รวมทุกอย่างสำหรับทีมพัฒนาของคุณเพื่อให้ทำงานร่วมกันด้วย ประสิทธิภาพสูงสุด หรือไม่?

Apidog ตอบสนองทุกความต้องการของคุณ และ แทนที่ Postman ในราคาที่เข้าถึงได้มากกว่ามาก!

button

เกณฑ์มาตรฐาน MiniMax M1: ภาพรวมประสิทธิภาพ

MiniMax M1 โดดเด่นด้วยสถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์และการฝึกฝนที่คุ้มค่า มีให้เลือกสองรุ่นคือ M1-40k และ M1-80k โดยอิงจาก "งบประมาณการคิด" หรือความยาวเอาต์พุต รุ่นนี้มีประสิทธิภาพยอดเยี่ยมในเกณฑ์มาตรฐานหลายรายการ ด้านล่างนี้ เราจะเจาะลึกตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก

MiniMax M1-40k มอบคุณภาพที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยด้วยคะแนน MMLU ที่ 0.808 และดัชนีความฉลาดที่ 61 มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล open-weight หลายรายการในงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน รุ่น M1-80k ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น โดยใช้ประโยชน์จากทรัพยากรการคำนวณที่ขยายออกไป MiniMax M1 โดดเด่นในเกณฑ์มาตรฐาน เช่น FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA และ TAU-Bench ซึ่งเหนือกว่าคู่แข่งในสถานการณ์การใช้เครื่องมือและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ทำให้เหมาะสำหรับการดีบักโค้ดเบสหรือการวิเคราะห์เอกสารขนาดยาว

ราคา MiniMax M1

MiniMax M1-40k มีราคาที่แข่งขันได้ที่ 0.82 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็น (อัตราส่วนอินพุตต่อเอาต์พุต 3:1) โทเค็นอินพุตมีราคา 0.40 ดอลลาร์ต่อล้าน และโทเค็นเอาต์พุตมีราคา 2.10 ดอลลาร์ต่อล้าน ซึ่งถูกกว่าค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรม MiniMax M1-80k มีราคาสูงกว่าเล็กน้อยเนื่องจากงบประมาณการคิดที่ขยายออกไป มีส่วนลดตามปริมาณสำหรับผู้ใช้ระดับองค์กร ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการจ่ายสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่

ความเร็ว: ความเร็วเอาต์พุตของ MiniMax M1-40k คือ 41.1 โทเค็นต่อวินาที ซึ่งช้ากว่าค่าเฉลี่ย สะท้อนให้เห็นถึงการมุ่งเน้นไปที่งานบริบทที่ยาวนานและการให้เหตุผลที่ซับซ้อน
ความหน่วง: ด้วยเวลาถึงโทเค็นแรก (TTFT) ที่ 1.35 วินาที MiniMax M1 มอบการตอบสนองเริ่มต้นที่รวดเร็ว ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าค่าเฉลี่ย
หน้าต่างบริบท: บริบทอินพุตขนาด 1 ล้านโทเค็นและเอาต์พุตสูงสุด 80,000 โทเค็นของ MiniMax M1 มีขนาดใหญ่กว่าโมเดลส่วนใหญ่ ทำให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น นวนิยายหรือที่เก็บโค้ด
ประสิทธิภาพ: สถาปัตยกรรมไฮบริด Mixture-of-Experts (MoE) และกลไก Lightning Attention ของ MiniMax M1 ใช้ FLOPs เพียง 25% ที่จำเป็นสำหรับคู่แข่งในการสร้างความยาว 100,000 โทเค็น ค่าใช้จ่ายในการฝึกฝนที่ 534,700 ดอลลาร์นั้นต่ำกว่าคู่แข่งอย่างมาก ทำให้คุ้มค่า

สถาปัตยกรรมและการฝึกฝน MiniMax M1

การออกแบบไฮบริด-แอตเทนชันของ MiniMax M1 ผสมผสาน Lightning Attention (ต้นทุนเชิงเส้น) กับ Softmax Attention เป็นระยะ (เชิงกำลังสองแต่มีความสามารถในการแสดงออก) และระบบการกำหนดเส้นทาง MoE แบบสปาร์ส ซึ่งเปิดใช้งานพารามิเตอร์ประมาณ 10% จาก 456 พันล้านพารามิเตอร์ การฝึกฝน RL ซึ่งขับเคลื่อนโดยอัลกอริทึม CISPO ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการตัดน้ำหนักการสุ่มตัวอย่างความสำคัญ MiniMax M1 ได้รับการฝึกฝนบน GPU H800 จำนวน 512 ตัวในสามสัปดาห์ ซึ่งเป็นความสำเร็จที่น่าทึ่ง

MiniMax M1 มีความเป็นเลิศในการให้เหตุผลในบริบทที่ยาวนาน ความคุ้มค่า และงานแบบเอเจนต์ แม้ว่าความเร็วเอาต์พุตจะช้าไปบ้างก็ตาม ใบอนุญาต open-source Apache 2.0 ช่วยให้สามารถปรับแต่งหรือใช้งานในองค์กรสำหรับปริมาณงานที่ละเอียดอ่อนได้ ถัดไป เราจะสำรวจการรัน MiniMax M1 ผ่าน OpenRouter API

การรัน MiniMax M1 ผ่าน OpenRouter API

OpenRouter นำเสนอ API แบบครบวงจรที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อเข้าถึง MiniMax M1 ซึ่งช่วยให้การรวมระบบง่ายขึ้น ด้านล่างนี้เป็นคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการรัน MiniMax M1 โดยใช้ OpenRouter

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าบัญชี OpenRouter

เยี่ยมชมเว็บไซต์ OpenRouter และสมัครใช้งานโดยใช้อีเมลหรือผู้ให้บริการ OAuth เช่น Google
สร้างคีย์ API ในส่วน "API Keys" ของแดชบอร์ดของคุณและจัดเก็บไว้อย่างปลอดภัย
เพิ่มเงินในบัญชีของคุณผ่านบัตรเครดิตเพื่อครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการใช้งาน API ตรวจสอบโปรโมชั่น เนื่องจาก MiniMax M1 บางครั้งมีส่วนลด

ขั้นตอนที่ 2: ทำความเข้าใจ MiniMax M1 บน OpenRouter

MiniMax M1 บน OpenRouter ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ:

การสรุปเอกสารบริบทที่ยาวนาน
วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (เช่น การดีบักโค้ด การสร้างโค้ด)
การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์
การใช้งานเครื่องมือแบบเอเจนต์ (เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชัน)

โดยทั่วไปจะใช้รุ่น M1-40k เป็นค่าเริ่มต้น โดยมีราคาอยู่ที่ประมาณ 0.40 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ 2.10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต

ขั้นตอนที่ 3: ทำการเรียกใช้ MiniMax M1 API

API ของ OpenRouter ทำงานร่วมกับ OpenAI's SDK นี่คือวิธีการส่งคำขอ:

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ติดตั้ง OpenAI Python SDK: pip install openai
ใช้ Python 3.7+

ตัวอย่างโค้ด

ด้านล่างนี้คือสคริปต์ Python สำหรับเรียกใช้ MiniMax M1:

python

from openai import OpenAI

# Initialize the client with OpenRouter's endpoint and your API key
client = OpenAI(
    base_url="<https://openrouter.ai/api/v1>",
    api_key="your_openrouter_api_key_here"
)

# Define the prompt and parameters
prompt = "Summarize the key features of MiniMax M1 in 100 words."
model = "minimax/minimax-m1"# Specify MiniMax M1
max_tokens = 200
temperature = 1.0# For creative responses
top_p = 0.95# For coherence# Make the API call
response = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p
)

# Extract and print the response
output = response.choices[0].message.content
print("Response:", output)

คำอธิบาย

API Endpoint: ใช้ https://openrouter.ai/api/v1
API Key: แทนที่ your_openrouter_api_key_here ด้วยคีย์ของคุณ
Model: เลือก minimax/minimax-m1 สำหรับ MiniMax M1
Prompt: System prompt จะนำทางพฤติกรรมของ MiniMax M1 สำหรับการเขียนโค้ด ให้ใช้ prompt เฉพาะ (เช่น You are a web development engineer)
Parameters: ตั้งค่า temperature=1.0 และ top_p=0.95 สำหรับการตอบสนองที่สมดุล ปรับ max_tokens ตามความจำเป็น

ขั้นตอนที่ 4: จัดการการตอบสนองของ MiniMax M1

API จะคืนค่าอ็อบเจกต์ JSON พร้อมเอาต์พุตของ MiniMax M1 ใน choices[0].message.content ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินพุตไม่เกิน 1 ล้านโทเค็น หากถูกตัดทอน ให้เพิ่ม max_tokens หรือแบ่งหน้าเอาต์พุต

ขั้นตอนที่ 5: ปรับ MiniMax M1 ให้เหมาะสมสำหรับงานเฉพาะ

งานบริบทที่ยาวนาน: ใส่ข้อความฉบับเต็มในข้อความผู้ใช้และตั้งค่า max_tokens สูง (เช่น 80,000 สำหรับ M1-80k)
การเขียนโค้ด: ใช้ prompt เช่น You are a powerful code editing assistant with clear instructions MiniMax M1 รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันสำหรับงานแบบเอเจนต์
การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์: จัดโครงสร้างอินพุตให้ชัดเจน (เช่น “Solve: 2x + 3 = 7”) และลด temperature (เช่น 0.7) เพื่อความแม่นยำ

ขั้นตอนที่ 6: ติดตามการใช้งานและค่าใช้จ่ายของ MiniMax M1

ติดตามการใช้งานและค่าใช้จ่ายในแดชบอร์ดของ OpenRouter ปรับ prompt ให้เหมาะสมเพื่อลดจำนวนโทเค็น ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายอินพุตและเอาต์พุต

ขั้นตอนที่ 7: สำรวจการรวม MiniMax M1 ขั้นสูง

การใช้งาน vLLM: ใช้ vLLM สำหรับการให้บริการ MiniMax M1 ในการผลิตที่มีประสิทธิภาพสูง
Transformers: ใช้งาน MiniMax M1 ด้วยไลบรารี Transformers ของ Hugging Face
CometAPI: API ของ MiniMax M1 จะพร้อมใช้งานบน CometAPI ในไม่ช้าสำหรับการเข้าถึงแบบครบวงจร

การแก้ไขปัญหา MiniMax M1

ขีดจำกัดอัตรา: อัปเกรดแผน OpenRouter ของคุณหากถึงขีดจำกัด
ข้อผิดพลาด: ตรวจสอบคีย์ API และชื่อโมเดล ตรวจสอบบันทึกของ OpenRouter
ประสิทธิภาพ: ลดโทเค็นอินพุตหรือใช้ M1-40k เพื่อการตอบสนองที่เร็วขึ้น

บทสรุป

MiniMax M1 เป็นโมเดล AI ที่ทรงพลังและคุ้มค่า พร้อมความสามารถด้านบริบทที่ยาวนานอย่างไม่มีใครเทียบ และประสิทธิภาพการให้เหตุผลที่แข็งแกร่ง ลักษณะ open-source และการฝึกฝนที่มีประสิทธิภาพทำให้เข้าถึงได้สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย การใช้ API ของ OpenRouter นักพัฒนาสามารถรวม MiniMax M1 เข้ากับโครงการต่างๆ เช่น การสรุปเอกสารหรือการสร้างโค้ด ทำตามขั้นตอนข้างต้นเพื่อเริ่มต้นและสำรวจตัวเลือกการใช้งานขั้นสูงสำหรับการผลิต MiniMax M1 ปลดล็อก AI ที่ขับเคลื่อนด้วยการให้เหตุผลที่ปรับขนาดได้สำหรับนักพัฒนาและองค์กรต่างๆ

💡

button