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MiniMax-Text-01

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模型參數數量
456B
模型參數數量
附屬組織
MiniMax
附屬組織
開源
許可證類型
發佈時間
2025-01-15
發佈時間
模型簡介
MiniMax-Text-01 是一個包含 4560 億個參數的模型,結合了 Lightning 注意力、Softmax 注意力和專家混合(MoE)。它採用了先進的並行策略,實現了 100 萬個 token 的訓練上下文,並且在推理過程中能夠處理多達 400 萬個 token,展現了頂級性能。
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語言理解能力 語言理解能力
語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷,從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
6.8
知識覆蓋範圍 知識覆蓋範圍
知識覆蓋範圍
擁有主流學科的核心知識,但對尖端跨學科領域的覆蓋範圍有限。
8.5
推理能力 推理能力
推理能力
無法維持連貫的推理鏈,通常會導致因果關係或錯誤估計。
5.8
相關模型
MiniMax-Text-01 MiniMax-Text-01 是一個強大的語言模型,擁有總計 4560 億個參數,其中每個 token 激活 459 億個參數。為了更好地發揮模型的長上下文能力,MiniMax-Text-01 採用了一種混合架構,結合了 Lightning Attention、Softmax Attention 和專家混合(MoE)技術。
MiniMax-M1-80k Minimax 發布的全球首個人工智能開源權重大規模混合注意力推理模型
abab6.5 abab6.5是由MiniMax生產的API模型,版本號為abab6.5。abab6.5系列是一個萬億參數的專家混合(MoE)大型語言模型。abab6.5適用於複雜場景,例如應用問題計算、科學計算等類似場景。abab6.5s適用於通用場景。
abab6.5s-chat abab6.5 是由 MiniMax 生產的 API 模型,版本號為 abab6.5。abab6.5 系列是一款萬億參數的專家混合(MoE)大型語言模型。abab6.5 適用于複雜場景,例如應用問題計算、科學計算等類似場景。abab6.5s 適用于通用場景。
MiniMax-Text-01 MiniMax-Text-01 是一個強大的語言模型,總參數量為 4560 億,每個標記激活的參數量為 459 億。為了更好地釋放模型的長上下文能力,MiniMax-Text-01 選用了混合架構,結合了閃電注意力機制(Lightning Attention)、Softmax 注意力機制和專家混合(Mixture-of-Experts,MoE)。
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