MiniMax-Text-01
456B
Quantité de paramètre de modèle
MiniMax
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
15 janvier 2025
Temps de libération
Introduction du modèle
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).
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.
6.4
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
8.5
Capacité de raisonnement
Peut effectuer un raisonnement logique avec plus de trois étapes, bien que l'efficacité baisse lors de la gestion des relations non linéaires.
7.8
Comparaison du modèle
MiniMax-Text-01 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.
MiniMax-Text-01 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.
MiniMax-Text-01 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.
MiniMax-Text-01 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
Le nouveau modèle de réflexion profonde Doubao-1.5 se distingue dans des domaines professionnels tels que les mathématiques, la programmation, la raisonnement scientifique, ainsi que dans des tâches générales comme l'écriture créative. Il a atteint ou est proche du niveau supérieur de l'industrie sur plusieurs benchmarks autorisés tels que AIME 2024, Codeforces et GPQA.
Modèle connexe
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.
abab7-chat-preview
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.
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 est un modèle de 456 milliards de paramètres combinant Lightning Attention, Softmax Attention et Mixture-of-Experts (MoE). Il utilise des stratégies parallèles avancées pour atteindre un contexte d'entraînement de 1 million de tokens et peut traiter jusqu'à 4 millions de tokens pendant l'inférence, montrant une performance de premier plan.
abab6.5-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 un trillion de paramètres. L'abab6.5 convient pour des scénarios complexes, tels que le calcul des problèmes applicatifs, les calculs scientifiques et autres scénarios similaires. L'abab6.5s convient pour des scénarios généraux.
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