abab7-chat-preview
N/A
Modellparametermenge
MiniMax
Angehörige Organisation
Quellcode geschlossen
Lizenztyp
6. November 2024
Freigabezeit
Modelleinführung
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.
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.
5.0
Wissensabdeckung
Besitzt Kernwissen über Mainstream-Disziplinen, hat jedoch nur eine begrenzte Abdeckung der modernen interdisziplinären Bereiche.
7.3
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
5.5
Modellvergleich
abab7-chat-preview 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.
abab7-chat-preview 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.
abab7-chat-preview 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.
abab7-chat-preview 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.
abab7-chat-preview 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.
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