MiniMax-M1, wydany w czerwcu 2025, to pierwszy model rozumujący tego laboratorium i — według jego własnego opisu — pierwszy na świecie duży model rozumujący z otwartymi wagami i uwagą hybrydową. Nie jest to nowy model bazowy: w całości wykorzystuje MiniMax-Text-01 — te same 456 miliardów parametrów, te same 45,9 miliarda aktywnych na token, tę samą budowę uwagi — i dokłada do niego uczenie ze wzmocnieniem na dużą skalę. Pliki wag M1 i Text-01 mają co do bajta ten sam rozmiar.
Cała praca poszła w uczenie ze wzmocnieniem. MiniMax przedstawił przy tej okazji algorytm CISPO, który przycina wagi próbkowania ważonego zamiast aktualizacji tokenów; producent podaje, że przy tym samym budżecie wypada lepiej niż konkurencyjne warianty. Uwaga hybrydowa opłaca się przy długich łańcuchach rozumowania: przy generacji o długości 100 tysięcy tokenów M1 zużywa według producenta jedną czwartą mocy obliczeniowej modelu DeepSeek-R1, a natywnie obsługuje kontekst miliona tokenów — ośmiokrotnie większy niż R1.
M1 ukazał się w dwóch odmianach różniących się wyłącznie budżetem myślenia: 40 i 80 tysięcy tokenów rozumowania. Wyjątkowa jest jego licencja. Wcześniejszy Text-01 i wszystkie późniejsze wydania linii M2 mają warunki własne producenta; sam M1 jest na Apache 2.0, której nie da się cofnąć. Niezależni dostawcy hostują go do dziś za około 0,55 dolara za milion tokenów wejścia i 2,20 dolara za milion wyjścia — czyli drożej niż nowszy MiniMax M3 z większym kontekstem.