Gemini 2.5 Proからpreviewが取れ、2.5 Flash Liteが出る（Gemini Pro – Google DeepMind）など先週も様々なニュースがあった。
高効率なモデルで知られるMiniMaxからはReasoningモデルが出ている。MoonshotからはKimi-Dev-72Bが公開されておりこちらも期待が大きい（GitHub – MoonshotAI/Kimi-Dev: open-source coding LLM for software engineering tasks）。テクニカルレポートは準備中とのこと。
- MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention [90.7]
MiniMax-M1は、オープンウェイトで大規模なハイブリッドアテンション推論モデルである。 コンテクストの長さは100万トークンで、DeepSeek R1のコンテクストサイズは8倍だ。 MiniMax-M1は大規模強化学習を用いて訓練されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Jun 2025 15:08:02 GMT) - 効率的なLightning Attentionを活用したモデル。Lightning Attentionの計算量はコンテキスト長に対し線形（ではあるが全体のバランスを考えてのハイブリッド構造）でLRMに向いていそう。加えて最近のモデルで多いMoEを採用している。
- リポジトリはGitHub – MiniMax-AI/MiniMax-M1: MiniMax-M1, the world’s first open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning model.