abab6.5-chat
N/A
Modellparametermenge
MiniMax
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
17. April 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
abab6.5 ist ein von MiniMax entwickelter API-Modell mit der Versionsnummer abab6.5. Die abab6.5-Serie ist ein trillion-parameteriges Mixture-of-Experts (MoE)-Großsprachmodell. Abab6.5 eignet sich für komplexe Szenarien wie Anwendungsproblemberechnungen, wissenschaftliche Berechnungen und ähnliche Situationen. Abab6.5s ist für allgemeine Szenarien geeignet.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
4.4
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
6.9
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
4.7
Modellvergleich
abab6.5-chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
abab6.5-chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
abab6.5-chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
abab6.5-chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
abab6.5-chat vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit insgesamt 456 Milliarden Parametern, von denen 45,9 Milliarden pro Token aktiviert werden. Um die Langkontextfähigkeiten des Modells besser zu nutzen, verwendet MiniMax-Text-01 eine hybride Architektur, die Lightning Attention, Softmax Attention und Mixture-of-Experts (MoE) kombiniert.
MiniMax-M1-80k
Das weltweit erste Open-Weight, groß angelegte Hybrid-Attention-Modell, veröffentlicht von Minimax.
abab6.5
abab6.5 ist ein von MiniMax erstelltes API-Modell mit der Versionsnummer abab6.5. Die abab6.5-Serie ist ein trillionenparameteriges Mixture-of-Experts (MoE)-Großsprachmodell. Das abab6.5 ist für komplexe Szenarien geeignet, wie z. B. Anwendungsproblem-Berechnungen, wissenschaftliche Berechnungen und andere ähnliche Szenarien. Das abab6.5s ist für allgemeine Szenarien geeignet.
abab6.5s-chat
abab6.5 ist ein von MiniMax entwickelter API-Modell mit der Versionsnummer abab6.5. Die abab6.5-Serie ist ein großes Sprachmodell im Format Mischung von Experten (MoE) mit Billionen von Parametern. Der abab6.5 eignet sich für komplexe Szenarien wie angewandte Problemrechnungen, wissenschaftliche Berechnungen und ähnliche Szenarien. Der abab6.5s eignet sich für allgemeine Szenarien.
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 ist ein leistungsstarker Sprachmodell mit insgesamt 456 Milliarden Parametern, wovon 45,9 Milliarden pro Token aktiviert sind. Um die Fähigkeiten des Modells im Hinblick auf lange Kontexte besser auszuschöpfen, verwendet MiniMax-Text-01 eine hybride Architektur, die Lightning Attention, Softmax Attention und Mixture-of-Experts (MoE) kombiniert.
Relevante Dokumente
Google stellt KI-gestützte Tools für Gmail, Docs und Vids vor
Google stellt KI-gestützte Workspace-Updates auf der I/O 2025 vorWährend seiner jährlichen Entwicklerkonferenz hat Google transformative KI-Verbesserungen für seine Workspace-Suite vorgestellt, die di
AWS bringt Bedrock AgentCore auf den Markt: Open-Source-Plattform für die Entwicklung von KI-Agenten für Unternehmen
Hier ist der umgeschriebene HTML-Inhalt:AWS führt Bedrock AgentCore für KI-Agenten in Unternehmen ein Amazon Web Services (AWS) setzt voll auf KI-Agenten, die den Geschäftsbetrieb verändern, und stell
Akaluli AI Voice Recorder steigert die Produktivität und den Fokus effizienter
In unseren hypervernetzten Arbeitsumgebungen wird es immer schwieriger, sich bei wichtigen Gesprächen zu konzentrieren. Der Akaluli AI Voice Recorder bietet eine innovative Lösung für dieses moderne D
Spotify erhöht Premium-Abonnementkosten in Märkten außerhalb der USA
Spotify führt nur wenige Tage nach der Bekanntgabe seiner enttäuschenden Finanzergebnisse Preiserhöhungen für Abonnements in mehreren internationalen Märkten ein. Der Streaming-Riese bestätigte am Mon
Cairn RPG: Leicht zu erlernendes Tabletop-System für neue Spieler
Sie wollen einen spannenden Einstieg in Tabletop-Rollenspiele, der Neulinge nicht überfordert? Stellen Sie sich vor, Sie organisieren mit zehn Anfängern in nur fünfzehn Minuten ein komplettes Abenteue
