MiniMax-01 – MiniMax开源的全新系列模型-爱论文

MiniMax-01是什么

MiniMax-01是MiniMax推出的全新系列模型，包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。MiniMax-01首次大规模实现线性注意力机制，打破传统Transformer架构限制，参数量达4560亿，单次激活459亿，性能比肩海外顶尖模型，能高效处理全球最长400万token上下文。MiniMax-01系列模型以极致性价比提供API服务，标准定价低，且在长文任务、多模态理解等多方面表现优异。

MiniMax-01的性能表现

参数量与激活量：模型参数量高达4560亿，单次激活459亿，综合性能比肩海外顶尖模型。超长上下文处理能力：够高效处理全球最长400万token的上下文，是GPT-4o的32倍，Claude-3.5-Sonnet的20倍。主流测评结果：在大多数任务上追平海外公认最先进的两个模型，GPT-4o-1120以及Claude-3.5-Sonnet-1022。长文任务优势：在长文任务上，性能衰减最慢，显著优于Google的Gemini模型。处理长输入效率：接近线性复杂度，与其他全球顶尖模型相比具有明显优势。

MiniMax-01的主要功能

语言理解与生成：文本摘要：能够从长篇文章中提炼关键信息，生成简洁准确的摘要。翻译：实现不同语言间的准确转换，保持语义的完整性和准确性。问答：基于给定文本或自身知识回答问题。封闭问答针对特定文本内容，开放域问答涵盖更广泛的知识范围。多模态理解：图文匹配：判断文字是否准确描述了图片内容，用于图像标注、内容审核等场景。图像描述生成：根据图片生成通顺、准确的描述文本，帮助理解图像中的元素及布局关系。视觉问答：结合图片信息回答涉及视觉内容的问题。长上下文处理：高效处理长达400万token的上下文，满足专业书籍阅读、编程项目协助、长篇文档分析等实际需求，为复杂Agent系统的构建提供基础能力。

MiniMax-01的技术原理

线性注意力机制核心思想：将传统Transformer中计算量大的自注意力机制，基于数学技巧转化为线性复杂度，让模型能高效处理长序列。Lightning Attention：线性注意力的一种优化实现，用分块技术，将注意力计算分为块内和块间计算，块内用左乘积，块间用右乘积，保持整体计算复杂度线性，提高处理长序列的效率。混合架构架构设计：模型中每8层有7层使用线性注意力，1层用传统的SoftMax注意力。结合线性注意力的高效性和SoftMax注意力的优势，尤其在处理长上下文任务时表现出色。性能验证：证明混合架构在长上下文任务中的性能和效率优势，例如在长上下文检索任务中，随着输入长度增加，MiniMax-Text-01性能衰减最慢。模型优化与训练MoE优化：为减少MoE架构中通信开销，推出令牌分组重叠方案，通信与不同专家组的令牌处理重叠，减少等待时间。引入EP-ETP重叠策略，提高资源利用率，减少通信开销，提升训练效率。长上下文优化：采用“数据打包”技术，减少计算浪费。设计Varlen Ring Attention算法，直接对打包后的序列应用环形注意力计算，避免过度填充。提出LASP+算法，优化线性注意力序列并行计算流程，实现完全并行化计算，提高系统效率。lightning attention推理优化：基于批量内核融合、分离预填充和解码执行、多级填充、strided batched matmul扩展等策略，减少内存访问操作，提高推理速度。

MiniMax-01的项目地址

项目官网：MiniMax开放平台：https://www.minimaxi.comMiniMax开放平台海外版：https://www.minimaxi.com/enGitHub仓库：https://github.com/MiniMax-AI技术论文：https://filecdn.minimax.chat/_Arxiv_MiniMax_01

MiniMax-01的API定价

MiniMax-Text-01：强大的长文处理能力，上下文长度1000k，输入0.001元/千token，输出0.008元/千token。MiniMax-VL-01：强大的视觉理解能力，上下文长度1000k，输入0.001元/千token，输出0.008元/千token。

MiniMax-01的应用场景

企业用户：涵盖内容创作者、市场营销人员、客服团队、技术团队和知识管理人员，提高内容创作、营销效果、客户满意度、项目开发和知识共享的效率。教育工作者和学生：教师生成教学材料，学生借助它进行学习辅助，提升教学和学习质量。创意工作者：作家、诗人、歌词创作者、设计师和艺术家，获取创作灵感，辅助创意写作和艺术设计，激发创意潜能。研究人员和学者：适用于处理学术论文、进行文献综述，提高科研工作的效率和深度。开发者和工程师：自然语言处理开发者、多模态应用开发者和系统集成工程师，开发定制化应用，提升系统智能水平。