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MiniMax-Text-01：大型语言模型的新突破

MiniMax-Text-01

MiniMax-Text-01是一款具有突破性的大型语言模型，总参数量达到4560亿，每个token激活459亿参数。为了更好地发挥模型的长文本处理能力，MiniMax-Text-01采用了结合闪电注意力（Lightning Attention）、Softmax注意力和混合专家系统（Mixture-of-Experts，MoE）的混合架构。通过运用先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法（如LASP+、varlen ring attention、ETP等），MiniMax-Text-01的训练上下文长度扩展到了100万个token，推理时更可以处理长达400万个token的上下文。在各项学术基准测试中，MiniMax-Text-01展现出顶级模型的卓越性能。

创新架构设计

MiniMax-Text-01的架构设计体现了多项创新：

  • 总体规模：

    • 总参数量：4560亿
    • 每token激活参数：459亿
    • 层数：80层

  • 混合注意力机制：

    • 每7个闪电注意力层后配置一个softmax注意力层
    • 注意力头数：64
    • 注意力头维度：128

  • 混合专家系统：

    • 专家数量：32
    • 专家隐藏维度：9216
    • 采用Top-2路由策略

  • 位置编码：

    • 使用旋转位置编码（RoPE）
    • 应用于注意力头维度的一半
    • 基础频率：10,000,000

  • 其他关键参数：

    • 隐藏维度：6144
    • 词表大小：200,064

文本基准测试结果

卓越的基准测试表现

MiniMax-Text-01在核心学术基准测试中展现出色表现：

通用能力

  • MMLU：88.5%，与顶级模型比肩
  • MMLU-Pro：75.7%，展现深厚的专业知识
  • C-SimpleQA：67.4%，在复杂问答中表现优异
  • IFEval：89.1%，展示强大的推理能力
  • Arena-Hard：89.1%，在困难任务中保持高水平

推理与数学

  • GPQA：54.4%，展现扎实的推理基础
  • DROP：87.8%，在阅读理解中表现出色
  • GSM8k：94.8%，数学解题能力突出
  • MATH：77.4%，在复杂数学问题中展现实力

编程能力

  • MBPP+：71.7%，具备实用的编程技能
  • HumanEval：86.9%，代码生成能力强劲

超长上下文处理能力

MiniMax-Text-01在长文本处理方面展现出特殊优势：

400万Token定位测试

  • 在"大海捞针"测试中展现出优异的长距离信息检索能力
  • 即使在超长文本中也能保持稳定的注意力和理解能力

Ruler基准测试

  • 在各个长度档位（4k到1M）均保持稳定性能
  • 1M token场景下仍保持0.910的高分
  • 512k token场景下达到0.928的优异表现

LongBench v2测试

  • 总体得分56.5，领先其他主流模型
  • 在简单任务（66.1）和困难任务（50.5）中均表现出色
  • 在短文本（61.7）、中等长度（56.7）和长文本（47.2）处理中保持稳定性能

快速上手指南

MiniMax-Text-01提供简单直观的使用方式：

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": "你是由MiniMax基于MiniMax-Text-01模型开发的AI助手。"}, {"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]:])

实际应用与未来展望

MiniMax-Text-01为各类应用场景提供强大支持：

  • 知识密集型任务：

    • 专业领域问答
    • 学术研究辅助
    • 技术文档理解

  • 长文本处理：

    • 文档摘要与分析
    • 长篇内容生成
    • 上下文相关的推理

  • 编程与技术：

    • 代码生成与优化
    • 技术问题解答
    • 算法设计辅助

为方便用户体验MiniMax-Text-01的强大功能，我们提供多种访问方式：

随着我们持续推进AI技术的边界，MiniMax-Text-01代表了大型语言模型的最新进展。其在各项基准测试中的出色表现和创新架构设计，使其成为研究人员、开发者和机构探索先进AI应用的理想选择。我们期待看到更多基于MiniMax-Text-01的创新应用，共同推动AI技术的发展。