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 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 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 Doubao-1.5-thinking-pro-250415
Das neue Deep-Thinking-Modell Doubao-1.5 zeigt herausragende Leistungen in professionellen Bereichen wie Mathematik, Programmierung, wissenschaftlichem Argumentieren und allgemeinen Aufgaben wie kreative Schreiben. Es hat auf mehreren renommierten Benchmarktests wie AIME 2024, Codeforces und GPQA das oberste Niveau der Branche erreicht oder ist dicht daran.
Verwandter Modell
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.
abab7-chat-preview
Das vom MiniMax produzierte abab7-preview-Modell ist ein API-Modell, das gegenüber der abab6.5-Serie in Fähigkeiten wie dem Umgang mit langen Texten, Mathematik und Schreiben erhebliche Verbesserungen zeigt.
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 ist ein Modell mit 456 Milliarden Parametern, das Lightning Attention, Softmax Attention und Mixture-of-Experts (MoE) kombiniert. Es verwendet fortschrittliche parallele Strategien, um einen Trainingskontext von 1 Million Tokens zu erreichen und bis zu 4 Millionen Tokens während der Inferenz zu verarbeiten, wodurch es Spitzenleistung zeigt.
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