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。
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
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
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
模型比較
MiniMax-Text-01 vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
MiniMax-Text-01 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在數學、編程、科學推理等專業領域以及創意寫作等通用任務方面表現出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多個權威基準測試中達到了或接近行業頂級水平。
相關模型
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）。
abab7-chat-preview
MiniMax推出的abab7-preview模型是一款API模型，在處理長文本、數學和寫作等方面相較於abab6.5系列有顯著改進。
abab6.5-chat
abab6.5 是由 MiniMax 開發的 API 模型，版本編號為 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。
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