还记得半年前 DeepSeek 横空出世时的震撼吗？那个用不到 OpenAI 1/20 的成本就训练出顶级模型的神话，不仅让整个硅谷为之侧目，更是给国内的 AI 创业公司上了生动的一课——原来，大模型可以这样玩。

DeepSeek 冲击波下的转型之路

对于被称为AI 六小龙的 MINIMAX 来说，DeepSeek 的出现无异于一记当头棒喝。过去的剧本突然就讲不下去了：疯狂烧钱买算力，追着 OpenAI 的脚步跑，今天发个大模型，明天搞个视频生成...看起来很忙，但总感觉在原地打转。

投资人开始问：既然 DeepSeek 能用这么少的钱做出这么好的效果，你们之前烧的那些钱都去哪了？用户开始问：既然有免费的 DeepSeek，我为什么还要付费用你们的 API？

但 MINIMAX 的反应出人意料地迅速和果断。他们没有选择继续讲老故事，而是彻底换了剧本：从追逐热点转向硬核技术突破，从商业化优先转向开源优先，从模仿 OpenAI 转向对标 DeepSeek。

实际上，MiniMax 在今年 1 月份就推出了开源模型 Minimax-01，其中包括语言模型和视觉模型，但似乎反向平平。

半年的蛰伏与沉淀后，他们暂停了所有非核心项目，把最优秀的工程师都调到了一个神秘的项目上。

MiniMax-M1：半年磨一剑的技术突破

昨天，MINIMAX 终于交出了答卷——MiniMax-M1，他们宣称这是世界上第一个开源的大规模混合架构的推理模型。这不是一个匆忙的应景之作，而是一次深思熟虑的技术革新。