abab7-chat-preview
N/A
Quantité de paramètre de modèle
MiniMax
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
6 novembre 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
Le modèle abab7-preview produit par MiniMax est un modèle API qui présente des améliorations notables par rapport à la série abab6.5 dans des domaines tels que le traitement de longs textes, les mathématiques et l'écriture.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.
5.0
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
7.3
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
5.5
Comparaison du modèle
abab7-chat-preview vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
abab7-chat-preview vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
abab7-chat-preview vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
abab7-chat-preview vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
abab7-chat-preview vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
Modèle connexe
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 est un modèle linguistique puissant avec un total de 456 milliards de paramètres, dont 45,9 milliards sont activés par jeton. Pour mieux exploiter les capacités de contexte long du modèle, MiniMax-Text-01 adopte une architecture hybride qui combine l'Attention Lightning, l'Attention Softmax et le Mixture-of-Experts (MoE).
MiniMax-M1-80k
Le premier modèle de raisonnement à attention hybride à grande échelle et à poids ouvert au monde, publié par Minimax.
abab6.5
abab6.5 est un modèle API produit par MiniMax, la version est abab6.5. La série abab6.5 est un grand modèle de langue de type Mixture of Experts (MoE) avec un trillion de paramètres. Le modèle abab6.5 convient pour des scénarios complexes, tels que les calculs applicatifs, les calculs scientifiques et autres scénarios similaires. Le modèle abab6.5s convient pour des scénarios généraux.
abab6.5s-chat
abab6.5 est un modèle API produit par MiniMax, avec le numéro de version abab6.5. La série abab6.5 est un grand modèle de langue Mixture of Experts (MoE) avec des billions de paramètres. abab6.5 convient aux scénarios complexes, tels que les calculs d'applications, les calculs scientifiques et d'autres situations similaires. abab6.5s convient aux scénarios généraux.
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 est un modèle de langue puissant doté de 456 milliards de paramètres au total, dont 45,9 milliards sont activés par jeton. Pour mieux exploiter les capacités de traitement du long contexte du modèle, MiniMax-Text-01 adopte une architecture hybride combinant Lightning Attention, Softmax Attention et Mixture-of-Experts (MoE).
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