MiniMax-01

MiniMax-01: Modello Linguistico Avanzato con 456B Parametri

Sperimenta un potente modello linguistico con architettura ibrida di attenzione e MoE, che eccelle in ragionamento, matematica e programmazione con lunghezza di contesto fino a 4M token

456B Parametri

45,9B Parametri Attivi

4M Token di Contesto

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Integrazione Gratuita nel Sito Web

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Caratteristiche Principali

Scopri le potenti capacità di MiniMax-01

Architettura Ibrida

Combinazione innovativa di Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE) con 456B parametri totali e 45,9B attivati per token

•Architettura a 80 layer
•64 teste di attenzione
•32 reti esperte
•Strategia di routing Top-2

Prestazioni nei Benchmark

Risultati eccezionali in molteplici benchmark tra cui MMLU (88,5%), MMLU-Pro (75,7%) e GSM8K (94,8%)

•Forte ragionamento matematico
•Capacità di programmazione avanzate
•Risoluzione problemi complessi
•Comprensione contesto lungo

Elaborazione Contesto Lungo

Supporto fino a 4 milioni di token durante l'inferenza e 1 milione di token durante l'addestramento

•Finestra di contesto estesa
•Elaborazione token efficiente
•Comprensione documenti
•Analisi su larga scala

Attenzione Avanzata

Meccanismo di attenzione ibrido con attenzione softmax dopo ogni 7 layer di lightning attention

•Comprensione contesto migliorata
•Elaborazione informazioni efficiente
•Distribuzione attenzione bilanciata
•Prestazioni ottimizzate

Reti Esperte

32 reti esperte specializzate con dimensione nascosta 9216 e strategia di routing efficiente

•Elaborazione specializzata
•Routing dinamico
•Ottimizzazione compiti
•Calcolo efficiente

Architettura del Modello

Architettura all'avanguardia progettata per prestazioni ed efficienza ottimali

•Dimensione nascosta: 6144
•Dimensione vocabolario: 200.064
•Codifica posizionale RoPE
•Condivisione parametri avanzata

Applicazioni Versatili

Capacità complete in vari domini tra cui matematica, programmazione e ragionamento

•Calcolo matematico
•Generazione codice
•Ragionamento complesso
•Recupero conoscenze

Ottimizzazione Prestazioni

Altamente ottimizzato sia per l'addestramento che per l'inferenza con tecniche avanzate

•Attivazione parametri efficiente
•Distribuzione carico bilanciata
•Utilizzo memoria ottimizzato
•Velocità inferenza rapida

Risultati di MiniMax-01

Prestazioni leader in compiti linguistici e visivi

Eccellenza nei Benchmark

MiniMax-01 raggiunge prestazioni eccezionali in vari benchmark, tra cui 88,5% su MMLU, 75,7% su MMLU-Pro e 94,8% su GSM8K, dimostrando forti capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi.

Architettura Avanzata

Con 456B parametri di cui 45,9B attivati per token, MiniMax-01 combina Lightning Attention, Softmax Attention e MoE per prestazioni ottimali.

Elaborazione di Contesto Lungo

Supporta fino a 4M token durante l'inferenza e 1M token durante l'addestramento, consentendo l'elaborazione efficace di documenti estesi e compiti complessi.

Capacità Visive

MiniMax-VL-01 estende il modello con elaborazione visiva avanzata, offrendo risoluzione dinamica da 336×336 a 2016×2016 e raggiungendo prestazioni elevate in compiti visivi.

Metriche di Prestazione MiniMax-01

Conoscenza Generale e Ragionamento

MMLU (88,5%)

DROP (87,8%)

Programmazione e Sviluppo

HumanEval (86,9%)

MBPP (71,7%)

Ragionamento Matematico

GSM8K (94,8%)

MATH (77,4%)

Specifiche Tecniche

Esplora l'architettura avanzata e le capacità di MiniMax-01

Dettagli Architettura MiniMax-01

Architettura neurale avanzata che combina Lightning Attention e MoE

•456B parametri totali con 45,9B attivati per token

•80 layer con meccanismo di attenzione ibrido

•64 teste di attenzione con dimensione testa 128

•32 esperti con dimensione nascosta 9216

•Strategia di routing Top-2 per MoE

•Dimensione nascosta: 6144

•Dimensione vocabolario: 200.064

•Codifica posizionale RoPE

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Avanzamento dell'AI attraverso architetture e tecniche innovative

Architettura Ibrida

Combinazione rivoluzionaria di Lightning Attention, Softmax Attention e architettura Mixture-of-Experts (MoE) con strategie parallele avanzate

Elaborazione di Contesto Lungo

Capacità di contesto estese che supportano fino a 4M token durante l'inferenza attraverso tecniche innovative come LASP+ e attenzione ad anello varlen

Scalabilità Efficiente

Strategie parallele avanzate tra cui Linear Attention Sequence Parallelism Plus (LASP+) ed Expert Tensor Parallel (ETP)

Paper Tecnico

Leggi il nostro paper di ricerca 'MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention' che descrive la nostra architettura innovativa e i risultati raggiunti.

Leggi il Paper

Chi è MiniMax

Avanzamento dell'AI attraverso architetture innovative

Panoramica Aziendale

MiniMax si dedica allo sviluppo di modelli AI all'avanguardia attraverso architetture innovative e ricerca avanzata nei meccanismi di attenzione e sistemi esperti.

Tecnologia Core

I nostri modelli di punta combinano architetture Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE) per raggiungere prestazioni superiori in vari compiti.

Scarica i Modelli MiniMax-01

Scegli tra i modelli MiniMax-Text-01 e MiniMax-VL-01

MiniMax-Text-01

Modello linguistico avanzato con architettura ibrida di attenzione e MoE

Testo

•456B parametri totali
•45,9B parametri attivati
•4M lunghezza contesto token
•Architettura a 80 layer

Scarica Modello Testo

MiniMax-VL-01

Modello visione-linguaggio basato su MiniMax-Text-01

Visione-Linguaggio

•303M parametri ViT
•Risoluzione dinamica
•Da 336×336 a 2016×2016
•Elaborazione visiva avanzata

Scarica Modello VL

Istruzioni di Installazione

Accedi ai modelli tramite 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-01

Visualizza Modello Testo Visualizza Modello VL

Opzioni di Deployment MiniMax-01

Opzioni di Quantizzazione

Supporto per la quantizzazione int8 con moduli specializzati per prestazioni ottimali

Quantizzazione pesi Int8
Conversione selettiva dei moduli
Utilizzo ottimizzato della memoria

Deployment Multi-GPU

Distribuzione efficiente su più GPU con strategie parallele avanzate

Configurazione mappa dispositivi
Distribuzione dei layer
Carico di lavoro bilanciato

Caricamento del Modello

Opzioni di caricamento flessibili con supporto bfloat16 e gestione buffer

Precisione bfloat16
Scaricamento buffer
Mappatura dispositivi personalizzata

Impostazioni di Generazione

Parametri di generazione configurabili per controllo ottimale dell'output

Limiti token personalizzati
Gestione cache
Formattazione risposte

Come Utilizzare MiniMax-01

Modi multipli per accedere e utilizzare le capacità di MiniMax-01

Opzione 1

Scegli il Metodo di Accesso

Scegli tra la nostra interfaccia chat online (Hailuo AI), la piattaforma API o l'accesso diretto al modello tramite Hugging Face

Opzione 2

Chat Online

Visita www.hailuo.ai per iniziare subito a chattare con MiniMax-01 - nessuna registrazione richiesta

Opzione 3

Integrazione API

Accedi alla nostra piattaforma API su intl.minimaxi.com per la documentazione sviluppatori e le guide all'integrazione

Opzione 4

Deployment del Modello

Scarica e distribuisci i modelli da Hugging Face con supporto sia per compiti testuali che visione-linguaggio

Inizia Ora

FAQ

Domande frequenti su MiniMax-01

Qual è l'architettura di MiniMax-01?

MiniMax-01 presenta un'architettura ibrida che combina Lightning Attention, Softmax Attention e Mixture-of-Experts (MoE). Ha 456B parametri totali con 45,9B attivati per token, 80 layer e 64 teste di attenzione.

Qual è la lunghezza del contesto di MiniMax-01?

MiniMax-01 supporta fino a 4 milioni di token durante l'inferenza e 1 milione di token durante l'addestramento, consentendo l'elaborazione efficace di documenti lunghi e compiti complessi.

Come si comporta MiniMax-01 nei benchmark?

MiniMax-01 ottiene risultati eccellenti in vari benchmark, tra cui 88,5% su MMLU, 75,7% su MMLU-Pro e 94,8% su GSM8K, dimostrando ottime capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi.

Cos'è MiniMax-VL-01?

MiniMax-VL-01 è il nostro modello visione-linguaggio costruito su MiniMax-Text-01. Presenta un Vision Transformer (ViT) da 303M parametri e supporta una risoluzione dinamica da 336×336 a 2016×2016.

Come posso accedere a MiniMax-01?

Puoi accedere a MiniMax-01 attraverso la nostra interfaccia chat online (Hailuo AI), la piattaforma API (intl.minimaxi.com) o scaricare i modelli da Hugging Face.

Quali opzioni di deployment sono disponibili?

MiniMax-01 supporta varie opzioni di deployment inclusa la quantizzazione int8, la distribuzione multi-GPU e il caricamento flessibile con supporto bfloat16.

Quali sono i requisiti hardware?

Il modello può essere distribuito su più GPU con mappatura dei dispositivi personalizzabile e bilanciamento del carico per prestazioni ottimali.

È disponibile un'API?

Sì, forniamo una piattaforma API completa su intl.minimaxi.com con documentazione per sviluppatori e guide all'integrazione.

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