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隨著AI Agent的興起，2025年被視為Agent快速發(fā)展的關(guān)鍵年份。無論是單Agent還是多Agent系統(tǒng)，都需要更長的上下文來支持持續(xù)記憶和大量通信。MiniMax-01系列模型的推出正是為了滿足這一需求，為復(fù)雜Agent基礎(chǔ)能力的建立邁出重要一步。

MiniMax模型的創(chuàng)新亮點(diǎn)

MiniMax-01系列模型的創(chuàng)新體現(xiàn)在多個(gè)方面。首先是其高達(dá)4560億的參數(shù)量和線性注意力機(jī)制的首次大規(guī)模應(yīng)用。這使得MiniMax在處理長輸入時(shí)的效率極高，接近線性復(fù)雜度，能夠高效處理長達(dá)400萬token的上下文，是GPT-4o的32倍、Claude-3.5-Sonnet的20倍。

MiniMax模型的創(chuàng)新架構(gòu)

為了實(shí)現(xiàn)這一突破，MiniMax在Scaling Law、與MoE結(jié)合、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化和推理優(yōu)化等方面進(jìn)行了綜合考量，并重構(gòu)了訓(xùn)練和推理系統(tǒng)，包括更高效的MoE All-to-all通訊優(yōu)化、更長序列優(yōu)化以及推理層面的線性注意力的高效Kernel實(shí)現(xiàn)。

MiniMax-Text-01的性能表現(xiàn)

在業(yè)界主流的文本和多模態(tài)理解測評(píng)中，MiniMax-01系列在多數(shù)任務(wù)上追平了海外公認(rèn)的先進(jìn)模型，如GPT-4o-1120和Claude-3.5-Sonnet-1022。尤其是在長文任務(wù)上，MiniMax-Text-01隨著輸入長度增加，性能衰減最慢，顯著優(yōu)于Google的Gemini模型。

MiniMax-Text-01性能對(duì)比

MiniMax的模型在處理長輸入時(shí)效率極高，接近線性復(fù)雜度。其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，每8層中有7層采用基于Lightning Attention的線性注意力，1層采用傳統(tǒng)SoftMax注意力。這是業(yè)內(nèi)首次將線性注意力機(jī)制擴(kuò)展到商用模型級(jí)別。

MiniMax-VL-01的多模態(tài)理解能力

MiniMax還開發(fā)了一個(gè)多模態(tài)版本：MiniMax-VL-01，其整體架構(gòu)符合比較常見的ViT-MLP-LLM范式。在文本模型的基礎(chǔ)上整合了一個(gè)圖像編碼器和一個(gè)圖像適配器，以將圖像轉(zhuǎn)換成LLM能夠理解的token形式。

MiniMax-VL-01多模態(tài)模型

為了確保MiniMax-VL-01的視覺理解能力，MiniMax設(shè)計(jì)了一個(gè)專有數(shù)據(jù)集，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多階段訓(xùn)練策略。最終，MiniMax-VL-01在各個(gè)基準(zhǔn)上表現(xiàn)出色，在某些指標(biāo)上達(dá)到最佳。

MiniMax的經(jīng)濟(jì)性與開放性

得益于架構(gòu)創(chuàng)新、效率優(yōu)化和集群訓(xùn)推一體設(shè)計(jì)，MiniMax能夠以業(yè)內(nèi)最低的價(jià)格區(qū)間提供文本和多模態(tài)理解的API服務(wù)。標(biāo)準(zhǔn)定價(jià)為輸入token1元/百萬token，輸出token8元/百萬token。MiniMax開放平臺(tái)及海外版已上線，供開發(fā)者體驗(yàn)使用。

MiniMax開放平臺(tái)

MiniMax-01系列模型已在GitHub開源，并將持續(xù)更新。開發(fā)者可以通過GitHub訪問開源代碼：MiniMax開源地址。

MiniMax的未來發(fā)展

MiniMax團(tuán)隊(duì)表示，他們正在研究更高效的架構(gòu)，以完全消除SoftMax注意力，這可能使模型能夠支持無限的上下文窗口，而不會(huì)帶來計(jì)算開銷。除此之外，MiniMax還在LLM的基礎(chǔ)上訓(xùn)練的視覺語言模型，同樣擁有超長的上下文窗口。這也是由Agent所面臨的任務(wù)所決定的。

MiniMax未來方向

MiniMax創(chuàng)始人在去年的一次活動(dòng)中提到：「我們認(rèn)為下一代人工智能是無限接近通過圖靈測試的智能體，交互自然，觸手可及，無處不在。」

MiniMax微調(diào)方法的應(yīng)用

Lightning Attention的技術(shù)細(xì)節(jié)

Lightning Attention是MiniMax在優(yōu)化Transformer自注意力機(jī)制方面的重大突破。通過使用這種線性注意力，原生Transformer的計(jì)算復(fù)雜度從二次復(fù)雜度大幅下降到線性復(fù)雜度，這主要得益于一種右邊積核技巧（right product kernel trick）。

Lightning Attention技術(shù)細(xì)節(jié)