模型介绍
MiniMax-Text-01 是一个包含 4560 亿个参数的模型，结合了 Lightning 注意力、Softmax 注意力和专家混合（MoE）。它采用了先进的并行策略，实现了 100 万个 token 的训练上下文，并且在推理过程中能够处理多达 400 万个 token，展现了顶级性能。
语言理解能力
常出现语义误判，导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
6.8
知识覆盖范围
掌握主流学科核心知识体系，但对前沿交叉学科覆盖有限。
8.5
推理能力
无法保持连贯推理链条，常出现因果倒置或数据误算。
5.8
模型比较
MiniMax-Text-01 vs Qwen2.5-7B-Instruct
像Qwen2一样，Qwen2.5语言模型支持高达128K个标记，并且可以生成多达8K个标记。它们还继续支持超过29种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
MiniMax-Text-01 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在数学、编程、科学推理等专业领域以及创意写作等通用任务方面表现出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多个权威基准测试中达到了或接近行业顶级水平。
相关模型
abab6.5
abab6.5是由MiniMax生产的API模型，版本号为abab6.5。abab6.5系列是一个万亿参数的专家混合（MoE）大型语言模型。abab6.5适用于复杂场景，如应用问题计算、科学计算等类似场景。abab6.5s适用于通用场景。
abab6.5s-chat
abab6.5 是 MiniMax 生产的 API 模型，版本号为 abab6.5。abab6.5 系列是一款万亿参数的专家混合（MoE）大型语言模型。abab6.5 适用于复杂场景，例如应用问题计算、科学计算等类似场景。abab6.5s 适用于通用场景。
MiniMax-Text-01
MiniMax-Text-01 是一个强大的语言模型，总参数量为 4560 亿，每个标记激活的参数量为 459 亿。为了更好地释放模型的长上下文能力，MiniMax-Text-01 采用了混合架构，结合了闪电注意力机制（Lightning Attention）、Softmax 注意力机制和专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）。
abab7-chat-preview
MiniMax推出的abab7-preview模型是一款API模型，在处理长文本、数学和写作等方面相较于abab6.5系列有显著改进。
abab6.5-chat
abab6.5 是 MiniMax 开发的 API 模型，版本号为 abab6.5。abab6.5 系列是一个万亿参数的专家混合（MoE）大型语言模型。abab6.5 适用于复杂的场景，例如应用问题计算、科学计算等类似场景。abab6.5s 适用于通用场景。
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