MiniMax-Text-01
456B
Modelo Parâmetro Quantidade
MiniMax
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
15 de Janeiro de 2025
Tempo de liberação
Introdução ao modelo
MiniMax-Text-01 é um modelo de 456 bilhões de parâmetros combinando Attenção Rápida, Attenção Softmax e Mistura de Especialistas (MoE). Ele utiliza estratégias de paralelismo avançadas para alcançar um contexto de treinamento de 1 milhão de tokens e pode lidar até 4 milhões de tokens durante a inferência, demonstrando um desempenho de primeira linha.
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.
6.8
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
8.5
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
5.8
Comparação de modelos
MiniMax-Text-01 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
MiniMax-Text-01 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
MiniMax-Text-01 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
MiniMax-Text-01 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
MiniMax-Text-01 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
Modelo relacionado
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 é um modelo de linguagem poderoso com um total de 456 bilhões de parâmetros, dos quais 45,9 bilhões são ativados por token. Para desbloquear melhor as capacidades de contexto longo do modelo, MiniMax-Text-01 adota uma arquitetura híbrida que combina Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE).
MiniMax-M1-80k
O primeiro modelo de raciocínio de atenção híbrida em grande escala e de peso aberto do mundo, lançado pela Minimax.
abab6.5
abab6.5 é um modelo de API produzido pela MiniMax, com o número da versão sendo abab6.5. A série abab6.5 é um grande modelo de linguagem Mixture of Experts (MoE) de trilhões de parâmetros. O abab6.5 é adequado para cenários complexos, como cálculos de problemas de aplicativos, computação científica e outros cenários semelhantes. O abab6.5s é adequado para cenários gerais.
abab6.5s-chat
abab6.5 é um modelo de API produzido pela MiniMax, com o número da versão sendo abab6.5. A série abab6.5 é um grande modelo de linguagem mistura de especialistas (MoE) de trilhões de parâmetros. O abab6.5 é adequado para cenários complexos, como cálculos de problemas aplicados, computação científica e outros cenários semelhantes. O abab6.5s é adequado para cenários genéricos.
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 é um poderoso modelo de linguagem com 456 bilhões de parâmetros no total, dos quais 45,9 bilhões são ativados por token. Para melhorar o aproveitamento das capacidades de contexto longo do modelo, o MiniMax-Text-01 adota uma arquitetura híbrida que combina Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE).
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