MiniMax-01: Modèle de langage avancé avec 456B paramètres
Découvrez un modèle de langage puissant doté d'une architecture hybride d'attention et MoE, excellant dans le raisonnement, les mathématiques et les tâches de codage avec une longueur de contexte allant jusqu'à 4M tokens
Intégration gratuite au site web
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Fonctionnalités Clés
Découvrez les puissantes capacités de MiniMax-01
Architecture Hybride
Combinaison innovante de Lightning Attention, Softmax Attention et Mixture-of-Experts (MoE) avec 456B paramètres totaux et 45,9B activés par token
- •Architecture à 80 couches
- •64 têtes d'attention
- •32 réseaux experts
- •Stratégie de routage Top-2
Performance de Référence
Résultats exceptionnels sur plusieurs références, notamment MMLU (88,5%), MMLU-Pro (75,7%) et GSM8K (94,8%)
- •Raisonnement mathématique solide
- •Capacités de codage avancées
- •Résolution de problèmes complexes
- •Compréhension de contexte long
Traitement de Contexte Long
Prise en charge jusqu'à 4 millions de tokens en inférence et 1 million de tokens en entraînement
- •Fenêtre de contexte étendue
- •Traitement efficace des tokens
- •Compréhension de documents
- •Analyse à grande échelle
Attention Avancée
Mécanisme d'attention hybride avec attention softmax après chaque 7 couches d'attention lightning
- •Compréhension améliorée du contexte
- •Traitement efficace de l'information
- •Distribution équilibrée de l'attention
- •Performance optimisée
Réseaux Experts
32 réseaux experts spécialisés avec dimension cachée de 9216 et stratégie de routage efficace
- •Traitement spécialisé
- •Routage dynamique
- •Optimisation des tâches
- •Calcul efficace
Architecture du Modèle
Architecture de pointe conçue pour une performance et une efficacité optimales
- •Taille cachée : 6144
- •Taille du vocabulaire : 200 064
- •Encodage positionnel RoPE
- •Partage avancé des paramètres
Applications Polyvalentes
Capacités complètes dans divers domaines incluant les mathématiques, le codage et le raisonnement
- •Calcul mathématique
- •Génération de code
- •Raisonnement complexe
- •Récupération de connaissances
Optimisation des Performances
Hautement optimisé pour l'entraînement et l'inférence avec des techniques avancées
- •Activation efficace des paramètres
- •Distribution équilibrée de la charge
- •Utilisation optimisée de la mémoire
- •Vitesse d'inférence rapide
Réalisations de MiniMax-01
Performance de pointe dans les tâches de langage et de vision
Excellence des Benchmarks
MiniMax-01 atteint des performances exceptionnelles sur les benchmarks, notamment 88,5% sur MMLU, 75,7% sur MMLU-Pro, et 94,8% sur GSM8K, démontrant de solides capacités de raisonnement et de résolution de problèmes.
Architecture Avancée
Avec 456B paramètres dont 45,9B activés par token, MiniMax-01 combine Lightning Attention, Softmax Attention, et MoE pour une performance optimale.
Traitement de Contexte Long
Prend en charge jusqu'à 4M tokens pendant l'inférence et 1M tokens pendant l'entraînement, permettant le traitement efficace de documents volumineux et de tâches complexes.
Capacités Visuelles
MiniMax-VL-01 étend le modèle avec un traitement visuel avancé, offrant une résolution dynamique de 336×336 à 2016×2016 et atteignant des performances élevées sur les tâches visuelles.
Métriques de Performance MiniMax-01
Connaissances Générales & Raisonnement
Programmation & Développement
Raisonnement Mathématique
Spécifications Techniques
Explorez l'architecture avancée et les capacités de MiniMax-01
Détails de l'Architecture MiniMax-01
Architecture neuronale avancée combinant Lightning Attention et MoE
Recherche MiniMax-01
Faire progresser l'IA grâce à des architectures et techniques innovantes
Architecture Hybride
Combinaison révolutionnaire de Lightning Attention, Softmax Attention, et architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec des stratégies parallèles avancées
Traitement de Contexte Long
Capacités de contexte étendues prenant en charge jusqu'à 4M tokens pendant l'inférence grâce à des techniques innovantes comme LASP+ et varlen ring attention
Mise à l'Échelle Efficace
Stratégies parallèles avancées incluant Linear Attention Sequence Parallelism Plus (LASP+) et Expert Tensor Parallel (ETP)
Document Technique
Lisez notre article de recherche 'MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention' détaillant notre architecture innovante et nos réalisations.
Lire l'ArticleÀ Propos de MiniMax
Faire progresser l'IA grâce à des architectures innovantes
Aperçu de l'Entreprise
MiniMax se consacre au développement de modèles d'IA à la pointe de la technologie grâce à des architectures innovantes et à la recherche avancée sur les mécanismes d'attention et les systèmes experts.
Technologie de Base
Nos modèles phares combinent Lightning Attention, Softmax Attention et les architectures Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures dans diverses tâches.
Télécharger les Modèles MiniMax-01
Choisissez entre les modèles MiniMax-Text-01 et MiniMax-VL-01
MiniMax-Text-01
Modèle de langage avancé avec attention hybride et architecture MoE
- •456B paramètres totaux
- •45.9B paramètres activés
- •4M longueur de contexte
- •architecture à 80 couches
MiniMax-VL-01
Modèle vision-langage basé sur MiniMax-Text-01
- •303M paramètres ViT
- •Résolution dynamique
- •336×336 à 2016×2016
- •Traitement visuel avancé
Instructions d'Installation
Accédez aux modèles via Hugging Face:
# For Text Model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01
# For VL Model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-VL-01Options de Déploiement MiniMax-01
Options de Quantification
Prise en charge de la quantification int8 avec des modules spécialisés pour des performances optimales
- Quantification des poids Int8
- Conversion sélective des modules
- Utilisation optimisée de la mémoire
Déploiement Multi-GPU
Distribution efficace sur plusieurs GPU avec des stratégies parallèles avancées
- Configuration de device map
- Distribution des couches
- Charge de travail équilibrée
Chargement du Modèle
Options de chargement flexibles avec support bfloat16 et gestion des tampons
- Précision bfloat16
- Déchargement des tampons
- Mappage personnalisé des dispositifs
Paramètres de Génération
Paramètres de génération configurables pour un contrôle optimal des sorties
- Limites de tokens personnalisées
- Gestion du cache
- Formatage des réponses
Comment utiliser MiniMax-01
Plusieurs façons d'accéder et d'utiliser les capacités de MiniMax-01
Choisir la méthode d'accès
Choisissez entre notre interface de chat en ligne (Hailuo AI), notre plateforme API, ou l'accès direct au modèle via Hugging Face
Chat en ligne
Visitez www.hailuo.ai pour commencer à discuter avec MiniMax-01 immédiatement - aucune inscription requise
Intégration API
Accédez à notre plateforme API sur intl.minimaxi.com pour la documentation développeur et les guides d'intégration
Déploiement du modèle
Téléchargez et déployez les modèles depuis Hugging Face avec prise en charge des tâches textuelles et vision-langage
FAQ
Questions fréquentes sur MiniMax-01
Quelle est l'architecture de MiniMax-01 ?
MiniMax-01 présente une architecture hybride combinant Lightning Attention, Softmax Attention, et Mixture-of-Experts (MoE). Il possède 456B paramètres au total avec 45,9B activés par token, 80 couches et 64 têtes d'attention.
Quelle est la longueur de contexte de MiniMax-01 ?
MiniMax-01 prend en charge jusqu'à 4 millions de tokens en inférence et 1 million de tokens pendant l'entraînement, permettant un traitement efficace des documents longs et des tâches complexes.
Quelles sont les performances de MiniMax-01 sur les benchmarks ?
MiniMax-01 obtient d'excellents résultats sur divers benchmarks, notamment 88,5% sur MMLU, 75,7% sur MMLU-Pro, et 94,8% sur GSM8K, démontrant d'excellentes capacités de raisonnement et de résolution de problèmes.
Qu'est-ce que MiniMax-VL-01 ?
MiniMax-VL-01 est notre modèle vision-langage construit sur MiniMax-Text-01. Il dispose d'un Vision Transformer (ViT) de 303M paramètres et prend en charge une résolution dynamique de 336×336 à 2016×2016.
Comment puis-je accéder à MiniMax-01 ?
Vous pouvez accéder à MiniMax-01 via notre interface de chat en ligne (Hailuo AI), notre plateforme API (intl.minimaxi.com), ou télécharger les modèles depuis Hugging Face.
Quelles sont les options de déploiement disponibles ?
MiniMax-01 prend en charge diverses options de déploiement, notamment la quantification int8, la distribution multi-GPU et le chargement flexible avec support bfloat16.
Quelles sont les exigences matérielles ?
Le modèle peut être déployé sur plusieurs GPU avec une distribution personnalisable des ressources et une répartition de charge pour des performances optimales.
Y a-t-il une API disponible ?
Oui, nous fournissons une plateforme API complète sur intl.minimaxi.com avec de la documentation pour les développeurs et des guides d'intégration.
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