据介绍，M1的关键技术优势在于支持最高100万Token上下文输入窗口，达到目前业内最长水准，与Google Gemini 2.5 Pro相当，是DeepSeek R1的8倍；并支持最长8万Token的推理输出，远超多数同类模型。这一能力得益于其自主研发的闪电注意力机制主导的混合架构，使得在处理长上下文与深度推理时保持极高的计算效率。
在强化学习训练上，MiniMax采用自主提出的CISPO算法，相比传统RLHF方法显著提升了收敛速度。官方称，在AIME实验中，CISPO训练效率比字节跳动近期提出的DAPO快一倍，优于DeepSeek早期使用的GRPO算法。整个强化训练阶段仅使用512块H800 GPU训练三周，租赁成本控制在53.74万美元，远低于业内普遍成本。
