1백만 토큰 시대의 사고 기계: MiniMax-M1이 바꾸는 긴 문맥 AI

인공지능 모델은 점점 더 많은 데이터를 이해하고, 더 긴 문맥을 다루며, 복잡한 문제를 풀어내야 하는 요구를 받고 있습니다. 그러나 긴 문맥 처리와 깊이 있는 추론은 곧바로 막대한 연산량과 비용으로 이어지곤 합니다.
MiniMax-M1은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 세계 최초의 공개 가중치 기반 대규모 Hybrid-Attention 추론 모델로, 1백만 토큰의 긴 문맥을 지원하면서도 연산 효율성을 확보했습니다. 이 글에서는 MiniMax-M1의 구조와 특징, 성능 평가 결과, 활용 방법, 배포 가이드까지 차례로 정리합니다.

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MiniMax-M1 한눈에 보기

MiniMax-M1은 Hybrid Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처와 Lightning Attention 메커니즘을 결합해 설계된 모델입니다.

• 규모: 총 4560억 파라미터, 토큰당 활성화되는 파라미터는 459억
• 컨텍스트 크기: 최대 1백만 토큰 지원(DeepSeek R1 대비 8배)
• 연산 효율: 10만 토큰 생성 시 DeepSeek R1 대비 25%의 FLOPs만 사용

이 덕분에 MiniMax-M1은 단순 텍스트 생성부터 수학 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 툴 사용 등 복잡한 작업에 적합합니다.

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학습 방법과 RL 스케일링

MiniMax-M1은 대규모 강화학습(RL) 으로 훈련되었습니다.
특히 주목할 점은 새로운 알고리즘 CISPO를 도입했다는 점입니다.

• 기존 기법은 토큰 업데이트를 클리핑했지만, CISPO는 importance sampling 가중치를 클리핑하여 더 안정적이고 성능이 우수합니다.
• Hybrid-Attention 구조와 결합해 RL 학습 시 연산 효율과 안정성을 동시에 확보했습니다.

또한 MiniMax-M1은 두 가지 버전으로 학습되었습니다.

• 40K 버전: 상대적으로 가벼운 추론 예산
• 80K 버전: 확장된 사고 능력과 복잡한 문제 해결에 적합

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벤치마크 성능 분석

MiniMax-M1은 다양한 공개 벤치마크에서 경쟁 모델들을 능가하는 성과를 보였습니다.

• 수학: MATH-500에서 96% 이상 정확도, AIME 2024·2025에서도 상위권 성능
• 코딩: LiveCodeBench, FullStackBench에서 DeepSeek R1과 유사하거나 근접한 결과
• 소프트웨어 엔지니어링: SWE-bench Verified에서 Qwen3-235B 대비 확실히 높은 성능
• 긴 문맥 이해: OpenAI-MRCR(128k, 1M)와 LongBench-v2에서 강력한 성능
• 에이전트 툴 사용: TAU-bench(항공·리테일 시나리오)에서 높은 점수 기록

특히 긴 문맥 이해와 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 MiniMax-M1의 장점이 뚜렷합니다.

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MiniMax-M1의 특징과 장점

1. 긴 문맥 처리: 최대 1백만 토큰까지 지원해 대규모 문서 요약, 장기 대화, 코드 리포지토리 분석에 활용 가능
2. 연산 효율성: Lightning Attention으로 긴 입력에서도 연산량을 줄여 비용 절감
3. 강화학습 기반 추론 강화: CISPO와 Hybrid-Attention으로 복잡한 문제 해결 능력 확보
4. 다양한 작업 적합성: 수학, 코딩, 툴 사용, 소프트웨어 엔지니어링 등 다영역 활용 가능

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권장 사용 설정 및 프롬프트 예제

MiniMax 팀은 다음과 같은 추론 파라미터를 권장합니다.

temperature = 1.0
top_p = 0.95
system_prompt = "You are a helpful assistant."
model = "MiniMax-M1-80k"

시나리오별 System Prompt 예시

• 일반 작업
  "You are a helpful assistant."
• 웹 개발 작업
  "You are a web development engineer, writing web pages according to the instructions below..."
• 수학적 추론 작업
  "Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}."

이처럼 작업 유형에 따라 프롬프트를 최적화하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

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배포 가이드

MiniMax-M1은 두 가지 방식으로 배포할 수 있습니다.

• vLLM (권장)
  • 고성능 서비스
  • 메모리 관리 최적화
  • 강력한 배치 처리 기능
• Transformers
  • HuggingFace 기반 직접 배포 가능
  • 연구·개발용으로 유연하지만 대규모 서비스에는 vLLM이 더 효율적

모델은 HuggingFace 저장소에서 MiniMax-M1-40k, MiniMax-M1-80k 버전을 다운로드할 수 있습니다.

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함수 호출 및 API

MiniMax-M1은 함수 호출 기능을 지원하여 외부 함수를 호출해야 하는 상황을 자동으로 인식하고, 매개변수를 구조화된 형식으로 출력할 수 있습니다.
또한 개발자를 위해 MiniMax MCP 서버를 제공하며, 이를 통해 이미지 생성, 음성 합성, 보이스 클로닝 등 다양한 멀티미디어 기능을 활용할 수 있습니다.

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MiniMax-M1은 단순히 큰 모델이 아니라, 긴 문맥 처리와 효율적 추론을 동시에 실현한 차세대 AI 모델입니다.

• 긴 문맥 이해가 필요한 대규모 문서 작업
• 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 및 디버깅
• 에이전트 툴 사용과 같은 복합적 작업

이 모든 영역에서 MiniMax-M1은 실질적인 가치를 제공합니다.
앞으로 AI 모델을 선택할 때, 단순한 성능 수치뿐 아니라 연산 효율, 긴 문맥 처리, 실제 적용 가능성을 기준으로 고려해야 합니다. MiniMax-M1은 그 기준을 새롭게 정의하는 모델이라고 할 수 있습니다.

https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M1?fbclid=IwY2xjawM49yhleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFVd1hDTGZWdkh6UHpXU0ZSAR6PiBWRBdWHJzifNZYLOYM1sxOKR4psZIq1BBVAiRgTdphUaJ4FDxaDNr9qwQ_aem_CR6rvpaGwnxklnaR7O1q9g

GitHub - MiniMax-AI/MiniMax-M1: MiniMax-M1, the world's first open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning model.