MiniMax-Text-01
456B
Cantidad de parámetros del modelo
MiniMax
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
15 de enero de 2025
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
MiniMax-Text-01 es un modelo de 456 mil millones de parámetros que combina Atención Ligera, Atención Softmax y Mixtura de Expertos (MoE). Utiliza estrategias paralelas avanzadas para lograr un contexto de entrenamiento de 1 millón de tokens y puede manejar hasta 4 millones de tokens durante la inferencia, mostrando un rendimiento de primer nivel.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
6.8
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.5
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
5.8
Comparación de modelos
MiniMax-Text-01 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
MiniMax-Text-01 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
MiniMax-Text-01 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
MiniMax-Text-01 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
MiniMax-Text-01 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 es un modelo de lenguaje potente con un total de 456 mil millones de parámetros, de los cuales 45.9 mil millones se activan por token. Para aprovechar mejor las capacidades de contexto largo del modelo, MiniMax-Text-01 adopta una arquitectura híbrida que combina Lightning Attention, Softmax Attention y Mixture-of-Experts (MoE).
MiniMax-M1-80k
El primer modelo de razonamiento de atención híbrida a gran escala y de peso abierto del mundo, lanzado por Minimax.
abab6.5
abab6.5 es un modelo de API producido por MiniMax, con el número de versión siendo abab6.5. La serie abab6.5 es un gran modelo de lenguaje Mixture of Experts (MoE) de trillones de parámetros. El abab6.5 es adecuado para escenarios complejos, como cálculos de problemas de aplicaciones, computación científica y otros escenarios similares. El abab6.5s es adecuado para escenarios generales.
abab6.5s-chat
abab6.5 es un modelo de API producido por MiniMax, con el número de versión siendo abab6.5. La serie abab6.5 es un gran modelo de lenguaje de mezcla de expertos (MoE) de万亿参数. El abab6.5 es adecuado para escenarios complejos, como cálculos de problemas aplicados, computaciones científicas y otros escenarios similares. El abab6.5s es adecuado para escenarios generales.
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 es un potente modelo de lenguaje con 456 mil millones de parámetros en total, de los cuales 45,9 mil millones se activan por token. Para mejorar el aprovechamiento de las capacidades de contexto largo del modelo, MiniMax-Text-01 adopta una arquitectura híbrida que combina Lightning Attention, Softmax Attention y Mixture-of-Experts (MoE).
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