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MiniMax-Text-01：大型語言模型的新突破

MiniMax-Text-01

MiniMax-Text-01 是一款突破性的大型語言模型，總參數量達 4,560 億，每個標記啟用 459 億參數。為了更好地發揮其長文本處理能力，MiniMax-Text-01 採用了結合閃電注意力（Lightning Attention）、軟最大注意力（Softmax Attention）和專家混合（Mixture-of-Experts）的混合架構。透過先進的平行策略和創新的計算-通訊重疊方法（如 LASP+、varlen ring attention、ETP 等），MiniMax-Text-01 的訓練上下文長度延伸至 100 萬個標記，推理時可支援高達 400 萬個標記。該模型在各種學術基準測試中展現出頂級性能。

創新架構設計

MiniMax-Text-01 的架構展現多項創新：

  • 整體規模：

    • 總參數量：4,560 億
    • 每個標記啟用參數：459 億
    • 層數：80

  • 混合注意力機制：

    • 每 7 層閃電注意力層後接 1 層軟最大注意力層
    • 注意力頭數：64
    • 注意力頭維度：128

  • 專家混合系統：

    • 專家數量：32
    • 專家隱藏維度：9,216
    • Top-2 路由策略

  • 位置編碼：

    • 旋轉位置嵌入（RoPE）
    • 應用於注意力頭維度的一半
    • 基礎頻率：10,000,000

  • 其他關鍵參數：

    • 隱藏維度：6,144
    • 詞彙表大小：200,064

文本基準測試結果

卓越的基準測試表現

MiniMax-Text-01 在核心學術基準測試中展現出色能力：

一般能力

  • MMLU：88.5%，與頂級模型並駕齊驅
  • MMLU-Pro：75.7%，展現深厚專業知識
  • C-SimpleQA：67.4%，在複雜問答中表現優異
  • IFEval：89.1%，展現強大推理能力
  • Arena-Hard：89.1%，在具挑戰性任務中保持高性能

推理與數學

  • GPQA：54.4%，展現紮實推理基礎
  • DROP：87.8%，閱讀理解能力優異
  • GSM8k：94.8%，數學問題解決能力出色
  • MATH：77.4%，在複雜數學中表現強勁

程式設計能力

  • MBPP+：71.7%，實用程式設計技能
  • HumanEval：86.9%，程式碼生成能力強大

超長上下文處理

MiniMax-Text-01 在長文本處理方面展現特殊優勢：

400 萬標記檢索測試

  • 在「大海撈針」測試中展現優異的遠距離資訊檢索能力
  • 在超長上下文中保持穩定的注意力和理解力

Ruler 基準測試

  • 在所有長度層級（4K 至 1M）保持穩定性能
  • 在 1M 標記場景維持 0.910 的高分
  • 在 512K 標記場景達到 0.928 的優異表現

LongBench v2 測試

  • 總分 56.5，領先其他主流模型
  • 在簡單任務（66.1）和困難任務（50.5）中均表現優異
  • 在短文（61.7）、中文（56.7）和長文（47.2）處理中保持穩定性能

快速入門指南

MiniMax-Text-01 提供簡單直觀的使用方式：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MiniMaxAI/MiniMax-Text-01") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "MiniMaxAI/MiniMax-Text-01", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True ) messages = [ {"role": "system", "content": "您是由 MiniMax 基於 MiniMax-Text-01 模型開發的 AI 助理。"}, {"role": "user", "content": "你好！"} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:])

實際應用與未來展望

MiniMax-Text-01 為各種應用場景提供強大支援：

  • 知識密集型任務：

    • 專業領域問答
    • 學術研究輔助
    • 技術文件理解

  • 長文本處理：

    • 文件摘要與分析
    • 長篇內容生成
    • 上下文感知推理

  • 程式設計與技術：

    • 程式碼生成與最佳化
    • 技術問題解決
    • 演算法設計輔助

為了讓使用者更便利地體驗 MiniMax-Text-01 的強大功能，我們提供多種存取方式：

隨著我們持續推進人工智慧技術的界限，MiniMax-Text-01 代表了大型語言模型的最新進展。其在基準測試中的卓越表現和創新的架構設計，使其成為研究人員、開發者和機構探索尖端 AI 應用的理想選擇。我們期待看到更多基於 MiniMax-Text-01 的創新應用，共同推動 AI 技術的進步。