PPIO上线MiniMax-M1-80k：全球首个开源大规模混合架构推理模型
今天，PPIO 首发上线 MiniMax-M1，这是全球首个开源大规模混合架构的推理模型。
MiniMax-M1 采用混合专家 （MoE） 架构，并结合闪电注意力机制。该模型总共包含 4560 亿个参数，每个令牌激活了 459 亿个参数。M1 模型原生支持 100 万个令牌的上下文长度，是 DeepSeek R1 上下文大小的 8 倍。同时MiniMax-M1 结合 CISPO 算法与混合注意力设计的高效强化学习训练，在长输入推理与真实软件工程场景中实现了业界领先的性能。
因为相对高效的训练和推理算力使用，该模型可以以业内最低的价格提供 API 服务。PPIO 平台的 MiniMax M1-80k 价格为：输入￥4/百万 tokens，输出 ￥16/百万 tokens，上下文窗口为128k。
快速体验入口：
https://ppio.cn/llm/minimaxai-minimax-m1-80k
第三方平台集成 API：
https://ppio.cn/docs/third-party/overview
API 开发者文档：
https://ppio.cn/docs/model/llm
# 01
在 PPIO 在线体验 MiniMax M1
M1 在面向生产力的复杂场景中能力是开源模型中的最好一档，超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，同时又有业内最高的性价比。
在 PPIO 官网，输入提示词：
Create an HTML page with a canvas-based animated particle background. The particles should move smoothly and connect when close. Add a central heading text over the canvas。
生成代码的网页效果如下：
M1 有一个显著的优势是支持目前业内最高的 100 万上下文的输入，跟闭源模型里面的 Google Gemini 2.5 Pro 一样，是 DeepSeek R1 的 8 倍，以及业内最长的 8 万tokens 的推理输出。
于是，我们进行了一番测试，直接让 M1 翻译了一份中文版的 M1 的技术报告，点击查看：
https://ppio-cloud.feishu.cn/wiki/SeBiwQQIWiNMGOkrNz7c8I1Hnzf?from=from_copylink
# 02
在第三方平台接入 PPIO API
目前 PPIO 支持在 20+ 主流平台中调用平台模型，具体包括：
- 通用对话客户端：CherryStudio、Chatbox、LobeChat、Nextchat、ChatHub、
- 通用 AI 助手：OpenManus、UI-TARS
- 代码开发工具：Cursor、CLINE
- 开发/ API 平台：Dify、OneAPI、RAGFlow、FastGPT
- 生产力套件集成：Word、WPS Office AI，这些是办公软件集成AI功能。
- 智能翻译工具：沉浸式翻译、欧路词典、流畅阅读、沉浸式导读。
- 知识管理工具：思源笔记、Obsidian、AnythingLLM
我们以 Cherry Studio 为例接入PPIO API。
（1）获取并保存【 API key 】、【 Base URL 】和【模型名称】
注册并登录 PPIO，然后打开 API 密钥管理页面，点击【创建】按钮，输入自定义密钥名称，生成 API 密钥。
!!!注意：密钥在服务端是加密存储，请在生成时保存好密钥（比如记录在备忘录里）；若遗失密钥，可以在控制台上删除并创建一个新的密钥。
然后到模型广场获取模型名和 Base URL，固定地址为：
https://api.ppinfra.com/v3/openai
（2）在 Cherry Studio 中配置 API 密钥
下载并安装 Cherry Studio，官网地址为：
https://cherry-ai.com/download
打开 Cherry Studio，点击设置，选择【PPIO派欧云】，输入官网生成的 API 密钥。
点击【添加】，填入所需模型名称
minimaxai/minimax-m1-80k。
添加后点击【检测】，选择 MiniMax-M1-80k，会显示检测通过。
回到对话窗口，点击@，选择 MiniMax M1 模型后即可使用。
# 03
API 开发者文档
通过 PPIO 的 API 接口，可以将 LLM API 无缝集成到你的应用程序、工作流或聊天机器人。PPIO 提供多语言 SDK（cURL、Python、JavaScript 等）。
以 Python 为例：
主要特点：
- OpenAI 兼容接口：使用 /v3/openai 统一接口，兼容 openai.ChatCompletion 调用方式。
- 无需部署模型：无需管理模型权重或基础设施，后端完全托管。
- 输出方式：支持流式和一次性返回
API 开发者文档：
https://ppio.cn/docs/model/llm
