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。
> 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！
