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집 탐색 화살표 AL 모델 목록 탐색 화살표 MiniMax-Text-01
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모델 매개 변수 수량
456B
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제휴 조직
MiniMax
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
출시 시간
2025년 1월 14일
출시 시간
공식 웹 사이트 공식 웹 사이트
모델 소개
MiniMax-Text-01은 총 4560억 개의 파라미터를 가진 강력한 언어 모델로, 각 토큰당 459억 개의 파라미터가 활성화됩니다. 모델의 긴 컨텍스트 능력을 더욱 효과적으로 활용하기 위해, MiniMax-Text-01은 라이트닝 어텐션, 소프트맥스 어텐션 및 전문가 혼합(MoE)을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택했습니다.
포괄적 인 점수 언어 대화 지식 보호 구역 추론 협회 수학적 계산 코드 쓰기 다음 명령
언어 이해 능력 언어 이해 능력
언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
6.4
지식 범위 범위 지식 범위 범위
지식 범위 범위
주류 분야에 대한 핵심 지식을 보유하고 있지만 최첨단 학제 간 분야에 대한 제한된 범위를 가지고 있습니다.
8.5
추론 능력 추론 능력
추론 능력
비선형 관계를 처리 할 때 효율성이 떨어지지 만 3 단계 이상의 단계로 논리적 추론을 수행 할 수 있습니다.
7.8
모델 비교
MiniMax-Text-01 vs Qwen2.5-7B-Instruct Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
MiniMax-Text-01 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415 새로운 심층 사고 모델인 Doubao-1.5는 수학, 프로그래밍, 과학적 추론 등의 전문 분야와 크리에이티브 라이팅 등의 일반적인 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. AIME 2024, Codeforces, GPQA 등의 여러 권위 있는 벤치마크에서 산업 최고 수준에 도달하거나 근접한 성과를 보였습니다.
MiniMax-Text-01 vs Step-1-8K Step-1-8K는 Step Star에서 만든 API 모델이며, 모델 버전 번호는 step-1-8k입니다.
MiniMax-Text-01 vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델로, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
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관련 모델
abab6.5 abab6.5은 MiniMax에서 만든 API 모델이며, 버전 번호는 abab6.5입니다. abab6.5 시리즈는 1조 파라미터의 MoE(Mixture of Experts) 대규모 언어 모델입니다. abab6.5은 응용 문제 계산, 과학 계산 등의 복잡한 시나리오에 적합합니다. abab6.5s는 일반적인 시나리오에 적합합니다.
abab6.5s-chat abab6.5은 MiniMax가 개발한 API 모델이며, 버전 번호는 abab6.5입니다. abab6.5 시리즈는 1조 파라미터의 전문가 혼합(MoE) 대규모 언어 모델입니다. abab6.5은 응용 문제 계산, 과학적 계산 등의 복잡한 시나리오에 적합합니다. abab6.5s는 일반적인 시나리오에 적합합니다.
abab7-chat-preview MiniMax가 개발한 abab7-preview 모델은 긴 텍스트 처리, 수학, 글쓰기 등의 능력에서 abab6.5 시리즈보다 크게 향상된 API 모델입니다.
MiniMax-Text-01 MiniMax-Text-01 은 4560 억 개의 파라미터를 포함하는 모델로, Lightning Attention, Softmax Attention 및 Mixture-of-Experts(MoE)를 결합했습니다. 이 모델은 고급 병렬 전략을 사용하여 100만 토큰의 트레이닝 컨텍스트를 달성했으며, 추론 시 최대 400만 토큰까지 처리 가능하며 최상위 성능을 보여줍니다.
abab6.5-chat abab6.5은 MiniMax에서 개발한 API 모델로, 버전 번호는 abab6.5입니다. abab6.5 시리즈는 1조 파라미터의 전문가 혼합(MoE) 대규모 언어 모델입니다. abab6.5은 응용 문제 계산, 과학 계산 등의 복잡한 시나리오에 적합합니다. abab6.5s는 일반적인 시나리오에 적합합니다.
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