日月開新元，萬象啟新篇。
1月15日，MiniMax發(fā)布并開源新一代01系列模型，包含基礎(chǔ)語言大模型 MiniMax-Text-01 和視覺多模態(tài)大模型MiniMax-VL-01。該系列模型使用多項突破性創(chuàng)新，以大規(guī)模應(yīng)用線性注意力機(jī)制打破Transformer傳統(tǒng)架構(gòu)記憶瓶頸，在綜合性能比肩GPT-4o、Claude-3.5等海外領(lǐng)軍模型的基礎(chǔ)上，能夠高效處理高達(dá)400萬token的輸入，可輸入長度是GPT-4o的32倍，Claude-3.5-Sonnet的20倍。
目前，MiniMax-01系列開源模型已應(yīng)用于MiniMax旗下產(chǎn)品海螺AI并在全球上線，企業(yè)與個人開發(fā)者可前往MiniMax開放平臺使用API。
以架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)高效超長文本輸入
2017年，具有里程碑意義的論文《Attention Is All You Need》正式發(fā)表，Transformer架構(gòu)問世并逐步發(fā)展成為該領(lǐng)域的主流技術(shù)范式。自2023年起，自然語言處理領(lǐng)域迎來了一股創(chuàng)新浪潮，對模型架構(gòu)的創(chuàng)新需求日益增加。
MiniMax-01系列模型首次將線性注意力機(jī)制擴(kuò)展到商用模型的級別，并使其綜合能力達(dá)到全球第一梯隊。而受益于此次架構(gòu)創(chuàng)新，該系列模型在處理長輸入的時候具有非常高的效率，接近線性復(fù)雜度。從Scaling Law、與MoE的結(jié)合、結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化和推理優(yōu)化等層面綜合考慮，MiniMax選擇模型參數(shù)量為4560億，其中每次激活459億，能夠高效處理高達(dá)400萬token的上下文，將有效替代Transformer傳統(tǒng)架構(gòu)并開啟超長文本輸入時代。
MiniMax-01模型發(fā)布后，在國內(nèi)外迅速掀起了熱議浪潮。海外媒體與AI從業(yè)者聚焦該模型，深入探討其技術(shù)內(nèi)涵與潛在價值，對其所展現(xiàn)出的創(chuàng)新性給予了高度肯定。
性能比肩國際領(lǐng)軍模型
在應(yīng)用創(chuàng)新架構(gòu)之外，MiniMax大規(guī)模重構(gòu)了01系列模型的訓(xùn)練和推理系統(tǒng)，包括更高效的MoE All-to-all通訊優(yōu)化、更長的序列的優(yōu)化，以及推線性注意力層的高效Kernel實現(xiàn)，使得模型能力可與全球頂級閉源模型相媲美。
在業(yè)界主流的文本和多模態(tài)理解任務(wù)處理表現(xiàn)上，MiniMax-01系列模型大多情況下可以追平海外公認(rèn)最先進(jìn)的兩個模型，GPT-4o-1120以及Claude-3.5-sonnet-1022。過往的模型能力評測中，Google的自研模型Gemini有著顯著的長文優(yōu)勢。而在01系列模型參評的長文任務(wù)下，相較于Gemini等一眾全球頂級模型，MiniMax-01隨著輸入長度變長，性能衰減最慢，效果及其出眾。
▲ 多項任務(wù)評測結(jié)果顯示，MiniMax-01系列模型核心性能穩(wěn)居全球第一梯隊。（圖源MiniMax-01系列模型技術(shù)報告）
▲ MiniMax-01系列模型長上下文處理能力全球領(lǐng)先。（圖源MiniMax-01系列模型技術(shù)報告）
加速AI Agent時代到來
2025年，AI將迎來至關(guān)重要的發(fā)展節(jié)點，AI Agent有望成為新一年最重要的產(chǎn)品形態(tài)，引領(lǐng)AI從傳統(tǒng)的“工具”角色向更具互動性與協(xié)作性的“伙伴”角色轉(zhuǎn)變。AI Agent時代，由于智能體處理的任務(wù)變得越來越復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量也越來越大，單個智能體的記憶以及多個智能體協(xié)作間的上下文都會變得越來越長。因此，長上下文能力與多模態(tài)處理能力的提升，是AI Agent為各行業(yè)帶來更為豐富、高效、智能的解決方案的必要條件。
MiniMax在Github上開源了Text-01模型、VL-01模型的完整權(quán)重，以便于更多開發(fā)者做有價值、突破性的研究。MiniMax表示，“我們認(rèn)為這有可能啟發(fā)更多長上下文的研究和應(yīng)用，從而更快促進(jìn)Agent時代的到來，二是開源也能促使我們努力做更多創(chuàng)新，更高質(zhì)量地開展后續(xù)的模型研發(fā)工作。”
憑借開放、共享、協(xié)作的特點，開源模型激發(fā)AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力，正在成為賦能新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵引擎。受益于Linear Attention層面的架構(gòu)創(chuàng)新、算力層面的優(yōu)化，以及集群上的訓(xùn)推一體的設(shè)計，MiniMax以業(yè)內(nèi)極具性價比的價格提供文本模型和多模態(tài)理解模型的API服務(wù)，標(biāo)準(zhǔn)定價是輸入token 1元/百萬token，輸出token 8元/百萬token。
論文鏈接：https://filecdn.minimax.chat/_Arxiv_MiniMax_01_Report.pdf
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