1月15日,MiniMax发布并开源了全新MiniMax-01系列基础语言大模型——MiniMax-Text-01。
据了解,MiniMax-Text-01 是一个强大的语言模型,拥有 4560 亿个总参数,单次激活459 亿个参数 。为了解锁其长上下文功能,它采用了一种混合架构,集成了闪电注意力(Lightning Attention)、Softmax 注意力(Softmax Attention)和专家混合(Mixture-of-Experts, MoE)。模型综合性能比肩海外顶尖模型,同时能够高效处理最长400万token的上下文,是GPT-4o的32倍,Claude-3.5-Sonnet的20倍。
在各种学术基准测试中,MiniMax-Text-01也展示了顶级模型的性能,其中在MMLU任务上达到88.5%的准确率,与其他顶级模型不相上下。在IFEval任务取得89.0%的高分。Humaneval达到86.9%的水平,显示出强大的代码理解和生成能力。
如何在302.AI上使用
目前,302.AI的聊天机器人和API超市均上线了MiniMax-Text-01模型。302.AI提供按需付费的服务方式,无论是企业还是个人用户,都能够依据实际需求灵活选择使用模型,从而满足自身需求。
【聊天机器人】
用户可以通过聊天机器人快速体验最新模型。302.AI的聊天机器人提供市场上多种先进模型,并持续进行更新,保持与市场的发展同步。以下是在聊天机器人中获取MiniMax-Text-01模型的步骤:
1、进入302.AI——点击左侧菜单栏使用机器人——选择聊天机器人——点击模型——下滑到国产模型分类选择MiniMax-Text-01模型并确定,最后点击创建聊天机器人按钮;
2、进入聊天机器人后,点击页面左下角的设置可以打开实时预览功能:
【API超市】
302.AI的API超市涵盖了多种API,且分类明晰。企业用户可以通过302.AI的API超市快速、便捷地调用模型,还能够根据特定项目需求进行定制化开发,加快AI应用的研发与部署流程。以下是在API超市中获取MiniMax-Text-01的详细步骤:
1、进入302.AI后——点击使用API——选择API超市——分类中点击语言大模型——点击国产模型。
2、点击【查看文档】可快速进入API文档查看MiniMax-Text-01的模型API。
实测对比
为了更直观了解模型,下面会围绕MiniMax-Text-01模型进行实测,旨在更直观地了解模型的表现。
实测1:数学测试
使用工具:302.AI的模型竞技场
对比模型:MiniMax-Text-01 、Deepseek V3、Qwen2.5-72B
提示词:
分析:最近,深圳南山区某小学数学期末考试由于试题太难引起讨论,这一测试题则是源自其备受争议的六年级数学考卷中,接下来看下各模型的回答。
Qwen2.5-72B:虽然回答正确,但是在分析过程中出现了错误:0.6小于0.67,因此解析中提到0.6介于0.67和1之间的说法是错误的。
Deepseek V3:分析很清晰,回答也正确。
MiniMax-Text-01 :首先MiniMax-Text-01最后给出的答案也是正确的,但是仔细看模型的分析的过程,对于比例的说明不太正确。根据题意,比例为米:水,换算成分母为1表示水不变,分子较大时米较多,则相对水较少,因此分析中关于水量描述均是不正确的。
实测2:长文测试
使用工具:302.AI的聊天机器人
在共2万多字的《小王子》原文中以及27万多字的《红楼梦》前30回两个文档中,分别在不同位置插入了以下三句话:
印着古典纹路的书签放在红色包里。
手工编织的小流苏放在红色包里。
带有吉祥话的精美贴纸放在红色包里。
提示词:请阅读文档后告诉我,放在红色包里的都有什么?
分析1:面对2万多字的《小王子》,MiniMax-Text-01轻松找出所有正确答案。
分析2:对于27万多字的《红楼梦》文本,MiniMax-Text-01这次只找出了一个答案,未能完全回答正确。找到的答案位于文本的前5万字中,其余两个答案则是分别位于约10万字、25万字的位置中。
实测3:编程测试
使用工具:302.AI的聊天机器人-Artifacts功能
对比模型:MiniMax-Text-01 、Deepseek V3
提示词:请用前端代码制作一个完整的拼图游戏,需要包含游戏说明,开始游戏等元素,并将所有代码放在一起输出
Deepseek V3:先来看下Deepseek的生成效果,界面游戏说明比较简单,仅说明了游戏的操作方式是通过点击拼图块来移动,但没有明确规则:移动到什么样的顺序才算正确?即使是拼图块有数字但是排列的方式可以有很多种,这表明游戏逻辑不够严密,用户体验不足。
MiniMax-Text-01:整体界面设计和Deepseek相似,但MiniMax弥补了Deepseek的不足,在游戏一开始就展示了正确的图案顺序,游戏说明也更容易让用户明白,整体相对更加完整。
> 总结
通过以上实测可以初步得出以下结论:
数学测试:在数学测试中,MiniMax-Text-01 虽然最终给出了正确答案,但在分析过程中存在一些逻辑上的瑕疵。这表明模型在处理复杂数学问题时,仍需进一步提升其推理能力。
长文测试:在长文测试中,MiniMax-Text-01 在《小王子》的测试中表现出色,能够准确找出所有相关信息。然而,面对更为复杂的《红楼梦》文本时,模型的表现有所下降,未能完全识别出所有插入的句子。
编程测试:在编程测试中,MiniMax-Text-01与 Deepseek V3 相比,MiniMax-Text-01 生成的拼图游戏界面设计更为完整,游戏说明更加清晰,用户体验也更为友好。这不仅体现了模型对编程语言的理解能力,还展示了其在应用场景中的实用性。
总的来说,MiniMax-Text-01的编程效果较为出色,但在数学以及长文测试中存在不足,有待改进。尤其是长文测试中,模型在面对复杂的长文本表现未能达到预期。MiniMax-Text-01 的发布为国产大模型的发展注入了新的活力,未来,我们期待看到更多出色的国产模型出现!
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Comments(4)
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