Hướng Dẫn Toàn Diện Chạy Minimax M1 Qua API

MiniMax M1, được phát triển bởi một startup AI có trụ sở tại Thượng Hải, là một mô hình suy luận đột phá, mã nguồn mở, quy mô lớn với cơ chế hybrid-attention. Với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, huấn luyện học tăng cường (RL) hiệu quả và hiệu suất cạnh tranh, nó lý tưởng cho các tác vụ phức tạp như suy luận ngữ cảnh dài, kỹ thuật phần mềm và sử dụng công cụ theo kiểu agent. Hướng dẫn dài 1500 từ này khám phá các điểm chuẩn của MiniMax M1 và cung cấp hướng dẫn từng bước về cách chạy nó thông qua API OpenRouter.

💡

Muốn một công cụ Kiểm tra API tuyệt vời có thể tạo ra Tài liệu API đẹp mắt?

Muốn một nền tảng tích hợp, Tất cả trong Một cho Nhóm Phát triển của bạn làm việc cùng nhau với năng suất tối đa?

Apidog đáp ứng tất cả yêu cầu của bạn và thay thế Postman với mức giá phải chăng hơn nhiều!

nút

Các Điểm Chuẩn của MiniMax M1: Tổng Quan về Hiệu Năng

MiniMax M1 nổi bật nhờ kiến trúc độc đáo và quá trình huấn luyện hiệu quả về chi phí. Có sẵn hai biến thể—M1-40k và M1-80k, dựa trên "ngân sách suy nghĩ" hoặc độ dài đầu ra của chúng—nó vượt trội trong nhiều điểm chuẩn. Dưới đây, chúng ta sẽ đi sâu vào các chỉ số hiệu suất chính của nó.

MiniMax M1-40k mang lại chất lượng trên mức trung bình với điểm MMLU là 0.808 và Chỉ số Thông minh là 61. Nó vượt trội hơn nhiều mô hình mã nguồn mở trong các tác vụ suy luận phức tạp. Biến thể M1-80k còn nâng cao hiệu suất hơn nữa, tận dụng tài nguyên tính toán mở rộng. MiniMax M1 tỏa sáng trong các điểm chuẩn như FullStackBench, SWE-bench, MATH, GPQA và TAU-Bench, vượt qua các đối thủ trong các kịch bản sử dụng công cụ và kỹ thuật phần mềm, làm cho nó lý tưởng để gỡ lỗi các cơ sở mã hoặc phân tích các tài liệu dài.

Giá của MiniMax M1

MiniMax M1-40k có giá cạnh tranh ở mức 0.82 USD cho mỗi 1 triệu token (tỷ lệ đầu vào-đầu ra 3:1). Token đầu vào có giá 0.40 USD mỗi triệu, và token đầu ra có giá 2.10 USD mỗi triệu, rẻ hơn mức trung bình ngành. MiniMax M1-80k có giá hơi cao hơn do ngân sách suy nghĩ mở rộng của nó. Giảm giá theo khối lượng có sẵn cho người dùng doanh nghiệp, tăng khả năng chi trả cho các triển khai quy mô lớn.

Tốc độ: Tốc độ đầu ra của MiniMax M1-40k là 41.1 token mỗi giây, chậm hơn mức trung bình, phản ánh sự tập trung của nó vào các tác vụ suy luận ngữ cảnh dài và phức tạp.
Độ trễ: Với thời gian cho token đầu tiên (TTFT) là 1.35 giây, MiniMax M1 cung cấp phản hồi ban đầu nhanh chóng, vượt trội hơn mức trung bình.
Cửa sổ ngữ cảnh: Ngữ cảnh đầu vào 1 triệu token và đầu ra lên tới 80,000 token của MiniMax M1 vượt xa hầu hết các mô hình, cho phép xử lý các tập dữ liệu khổng lồ như tiểu thuyết hoặc kho mã nguồn.
Hiệu quả: Kiến trúc Hybrid Mixture-of-Experts (MoE) và cơ chế Lightning Attention của MiniMax M1 chỉ sử dụng 25% FLOPs mà các đối thủ cạnh tranh yêu cầu ở độ dài tạo ra 100,000 token. Chi phí huấn luyện 534,700 USD của nó thấp hơn đáng kể so với các mô hình cùng loại, làm cho nó hiệu quả về chi phí.

Kiến trúc và Huấn luyện của MiniMax M1

Thiết kế hybrid-attention của MiniMax M1 kết hợp Lightning Attention (chi phí tuyến tính) với Softmax Attention định kỳ (chi phí bậc hai nhưng biểu cảm) và hệ thống định tuyến MoE thưa thớt, chỉ kích hoạt khoảng 10% trong số 456 tỷ tham số của nó. Quá trình huấn luyện RL của nó, được hỗ trợ bởi thuật toán CISPO, tăng cường hiệu quả bằng cách cắt bỏ trọng số lấy mẫu quan trọng. MiniMax M1 đã được huấn luyện trên 512 GPU H800 trong ba tuần, một thành tích đáng nể.

MiniMax M1 vượt trội trong suy luận ngữ cảnh dài, hiệu quả chi phí và các tác vụ agent, mặc dù tốc độ đầu ra của nó còn chậm. Giấy phép mã nguồn mở Apache 2.0 của nó cho phép tinh chỉnh hoặc triển khai tại chỗ cho các khối lượng công việc nhạy cảm. Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách chạy MiniMax M1 thông qua API OpenRouter.

Chạy MiniMax M1 thông qua API OpenRouter

OpenRouter cung cấp một API thống nhất, tương thích với OpenAI để truy cập MiniMax M1, đơn giản hóa việc tích hợp. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để chạy MiniMax M1 bằng OpenRouter.

Bước 1: Thiết lập Tài khoản OpenRouter

Truy cập trang web của OpenRouter và đăng ký bằng email hoặc các nhà cung cấp OAuth như Google.
Tạo khóa API trong phần "API Keys" trên bảng điều khiển của bạn và lưu trữ nó an toàn.
Thêm tiền vào tài khoản của bạn qua thẻ tín dụng để chi trả chi phí sử dụng API. Kiểm tra các chương trình khuyến mãi, vì MiniMax M1 đôi khi có giảm giá.

Bước 2: Hiểu về MiniMax M1 trên OpenRouter

MiniMax M1 trên OpenRouter được tối ưu hóa cho:

Tóm tắt tài liệu ngữ cảnh dài
Kỹ thuật phần mềm (ví dụ: gỡ lỗi, tạo mã)
Suy luận toán học
Sử dụng công cụ theo kiểu agent (ví dụ: gọi hàm)

Nó thường mặc định sử dụng biến thể M1-40k, với giá khoảng 0.40 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 2.10 USD cho mỗi triệu token đầu ra.

Bước 3: Thực hiện Yêu cầu API tới MiniMax M1

API của OpenRouter hoạt động với SDK của OpenAI. Dưới đây là cách gửi yêu cầu:

Điều kiện tiên quyết

Cài đặt OpenAI Python SDK: pip install openai
Sử dụng Python 3.7+.

Mã Mẫu

Dưới đây là một script Python để truy vấn MiniMax M1:

python

from openai import OpenAI

# Khởi tạo client với endpoint của OpenRouter và khóa API của bạn
client = OpenAI(
    base_url="<https://openrouter.ai/api/v1>",
    api_key="your_openrouter_api_key_here"
)

# Định nghĩa prompt và các tham số
prompt = "Tóm tắt các tính năng chính của MiniMax M1 trong 100 từ."
model = "minimax/minimax-m1"# Chỉ định MiniMax M1
max_tokens = 200
temperature = 1.0# Cho các phản hồi sáng tạo
top_p = 0.95# Cho tính mạch lạc# Thực hiện gọi API
response = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p
)

# Trích xuất và in phản hồi
output = response.choices[0].message.content
print("Response:", output)

Giải thích

Điểm cuối API: Sử dụng https://openrouter.ai/api/v1.
Khóa API: Thay thế your_openrouter_api_key_here bằng khóa của bạn.
Mô hình: Chọn minimax/minimax-m1 cho MiniMax M1.
Prompt: Prompt hệ thống hướng dẫn hành vi của MiniMax M1. Đối với mã hóa, hãy sử dụng các prompt cụ thể (ví dụ: Bạn là một kỹ sư phát triển web).
Tham số: Đặt temperature=1.0 và top_p=0.95 để có các phản hồi cân bằng. Điều chỉnh max_tokens khi cần.

Bước 4: Xử lý Phản hồi từ MiniMax M1

API trả về một đối tượng JSON với đầu ra của MiniMax M1 trong choices[0].message.content. Đảm bảo đầu vào không vượt quá 1 triệu token. Nếu bị cắt bớt, hãy tăng max_tokens hoặc phân trang đầu ra.

Bước 5: Tối ưu hóa MiniMax M1 cho các Tác vụ Cụ thể

Tác vụ Ngữ cảnh Dài: Bao gồm toàn bộ văn bản trong tin nhắn người dùng và đặt max_tokens cao (ví dụ: 80,000 cho M1-80k).
Mã hóa: Sử dụng các prompt như Bạn là một trợ lý chỉnh sửa mã mạnh mẽ với hướng dẫn rõ ràng. MiniMax M1 hỗ trợ gọi hàm cho các tác vụ agent.
Suy luận Toán học: Cấu trúc đầu vào rõ ràng (ví dụ: “Giải: 2x + 3 = 7”) và giảm temperature (ví dụ: 0.7) để có độ chính xác.

Bước 6: Giám sát Việc sử dụng và Chi phí của MiniMax M1

Theo dõi việc sử dụng và chi phí trong bảng điều khiển của OpenRouter. Tối ưu hóa các prompt để giảm thiểu số lượng token, giảm chi phí đầu vào và đầu ra.

Bước 7: Khám phá các Tích hợp Nâng cao của MiniMax M1

Triển khai vLLM: Sử dụng vLLM để phục vụ sản xuất MiniMax M1 hiệu suất cao.
Transformers: Triển khai MiniMax M1 với thư viện Transformers của Hugging Face.
CometAPI: API của MiniMax M1 sẽ sớm có mặt trên CometAPI để truy cập thống nhất.

Khắc phục sự cố MiniMax M1

Giới hạn Tốc độ (Rate Limits): Nâng cấp gói OpenRouter của bạn nếu đạt đến giới hạn.
Lỗi: Xác minh khóa API và tên mô hình. Kiểm tra nhật ký của OpenRouter.
Hiệu suất: Giảm số lượng token đầu vào hoặc sử dụng M1-40k để có phản hồi nhanh hơn.

Kết luận

MiniMax M1 là một mô hình AI mạnh mẽ, hiệu quả về chi phí với khả năng xử lý ngữ cảnh dài vượt trội và hiệu suất suy luận mạnh mẽ. Bản chất mã nguồn mở và quá trình huấn luyện hiệu quả giúp nó dễ tiếp cận cho các ứng dụng đa dạng. Sử dụng API của OpenRouter, các nhà phát triển có thể tích hợp MiniMax M1 vào các dự án như tóm tắt tài liệu hoặc tạo mã. Hãy làm theo các bước trên để bắt đầu và khám phá các tùy chọn triển khai nâng cao cho môi trường sản xuất. MiniMax M1 mở khóa AI có khả năng mở rộng, dựa trên suy luận cho cả nhà phát triển và doanh nghiệp.

💡

nút