如何調用 Minimax 的 API
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在當前技術環境中，處理長上下文一直是自然語言處理領域的難題。MiniMax-01系列通過其獨特的結構設計，在這方面取得了突破。在每8層模型中，有7層使用基于Lightning Attention的線性注意力，1層使用傳統的SoftMax注意力。這種設計大大提高了模型處理長文本的能力，使其在長文任務中的性能衰減顯著減緩，尤其是在與Google的Gemini模型的對比中表現突出。
線性注意力是一種通過降低注意力計算復雜度來提升模型效率的方法。在MiniMax-01中，這種注意力機制被成功擴展到商用模型級別，使其能夠在長上下文任務中表現出色。通過這種機制，MiniMax在400萬token的Needle-In-A-Haystack檢索任務中表現優異。
MiniMax認為2025年將是Agent高速發展的關鍵年份。無論是單Agent系統還是多Agent系統，都需要更長的上下文來支持持續記憶和大量通信。MiniMax-01系列模型的推出，正是為了滿足這一需求，邁出建立復雜Agent基礎能力的第一步。通過其強大的上下文處理能力，MiniMax為Agent系統的開發者提供了一個強大的工具，幫助他們更好地實現復雜任務。
得益于架構創新、效率優化以及集群訓推一體設計，MiniMax能夠以業內最低的價格區間提供文本和多模態理解的API服務。標準定價為輸入token1元/百萬token，輸出token8元/百萬token。這種價格策略不僅降低了技術使用的門檻，也吸引了大量開發者參與到MiniMax平臺的使用中。
MiniMax開放平臺不僅提供了廣泛的API服務，還為開發者提供了一個實驗和創新的空間。通過平臺，開發者可以輕松地調用MiniMax的強大功能，無需進行復雜的配置和維護，從而將更多精力投入到應用的開發和優化上。
在業界主流的文本和多模態理解測評中，MiniMax-01系列在多數任務上追平了海外公認的先進模型GPT-4o-1120和Claude-3.5-Sonnet-1022。特別是在長文任務上，與Google的Gemini模型相比，MiniMax-Text-01隨著輸入長度增加，性能衰減最慢，顯著優于Gemini。這種性能表現不僅驗證了其架構設計的有效性，也為MiniMax在多模態領域的應用奠定了基礎。
MiniMax-VL-01在多模態理解測試集中表現出色，通過結合視覺和文本信息，該模型能夠處理復雜的多模態任務，如圖像識別和文本生成。其在多模態任務中的領先表現，使其成為行業中的佼佼者。
MiniMax-01系列模型已在GitHub開源，并將持續更新。通過開源，MiniMax不僅為開發者提供了一個學習和使用其模型的機會，也通過社區的反饋和貢獻不斷優化和改進模型。開源地址：MiniMax-AI
開源不僅推動了技術的透明化和共享，也為MiniMax吸引了大量的開發者和研究者加入到其生態系統中。通過社區的力量，MiniMax能夠更快速地響應用戶需求和技術發展趨勢，從而保持其在技術前沿的地位。
為了展示MiniMax-01系列的應用，我們在此提供一個簡單的代碼示例，展示如何調用MiniMax的API服務：
import requests
url = "https://api.minimax-ai.com/v1/text/generate"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "minimax-text-01",
"prompt": "請生成一段關于MiniMax開源模型的介紹。",
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())問：MiniMax-01系列模型的主要特點是什么？
問：如何開始使用MiniMax的API服務？
問：MiniMax-01系列模型在學術界的表現如何？
問：MiniMax的線性注意力機制有何優勢？
問：MiniMax的開源地址是什么？
