MiniMax開源4M超長上下文新模型！性能比肩DeepSeek-v3、GPT-4o

西風 2025-01-15 12:29:43 來源：量子位

西風 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

開源模型上下文窗口卷到超長，達400萬token！

剛剛，“大模型六小強”之一MiniMax開源最新模型——

MiniMax-01系列，包含兩個模型：基礎語言模型MiniMax-Text-01、視覺多模態(tài)模型MiniMax-VL-01。

MiniMax-01首次大規(guī)模擴展了新型Lightning Attention架構，替代了傳統(tǒng)Transformer架構，使模型能夠高效處理4M token上下文。

在基準測試中，MiniMax-01性能與頂級閉源模型表現(xiàn)相當。

MiniMax-Text-01性能與前段時間大火的DeepSeek-V3、GPT-4o等打的有來有回：

如下圖(c)所示，當上下文超過20萬token，MiniMax-Text-01的優(yōu)勢逐漸明顯。

在預填充延遲方面也有顯著優(yōu)勢，在處理超長上下文時更高效，延遲更低：

網(wǎng)友直呼“難以置信”：

開放權重，擁有400萬token的上下文窗口！我原本以為這可能要五年后才會實現(xiàn)。

官方表示，MiniMax-01是為支持之后Agent相關應用而預備的：

因為Agent越來越需要擴展的上下文處理能力和持續(xù)的內存。

目前官方還公開了MiniMax-01的68頁技術論文，并且已將MiniMax-01在Hailuo AI上部署了，可免費試用。

另外，新模型API價格也被打下來了：

輸入每百萬token0.2美元，輸出每百萬token1.1美元。

下面是模型更多細節(jié)。

4M超長上下文

MiniMax-Text-01

MiniMax-Text-01，參數(shù)456B，每次推理激活45.9B。

它創(chuàng)新性地采用了混合架構，結合了Lightning Attention、Softmax Attention以及Mixture-of-Experts（MoE）。

并且通過LASP+、varlen ring attention、ETP等優(yōu)化的并行策略和高效的計算通信重疊方法，MiniMax-Text-01訓練上下文長度達100萬token，推理時可以擴展到400萬token上下文。

模型架構細節(jié)如下：

在Core Academic Benchmark上，MiniMax-Text-01在GPQA Diamond上獲得54.4分，超越GPT-4o。

在長基準測試之4M大海撈針測試，MiniMax-Text-01一水兒全綠。

也就是說，這400萬上下文里，有細節(jié)MiniMax-Text-01是真能100%捕捉到。

除此之外，還有LongBench v2、Ruler基準測試，考驗的是模型長上下文理解能力，包含基于長上下文輸入的邏輯推理能力。

MiniMax-Text-01模型在處理Ruler的長上下文推理任務時表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。

在64K輸入級別的表現(xiàn)與頂尖模型GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet等競爭力相當，變化微小，但從128K開始顯現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，并超越了所有基準模型。

LongBench-V2包括不同難度級別的問答任務，涵蓋多種上下文類型，包括單文檔和多文檔、多輪對話、代碼倉庫和長結構化數(shù)據(jù)等。團隊考慮了兩種測試模式：不使用思維鏈推理（w/o CoT）和使用思維鏈推理（w/ CoT）。

MiniMax-Text-01在w/ CoT設置中實現(xiàn)了所有評估系統(tǒng)中的最佳結果，在w/o CoT中表現(xiàn)也很顯著。

團隊還用MTOB（ Machine Translation from One Book）數(shù)據(jù)集評估了模型從上下文中學習的能力。

該任務要求模型在英語和Kalamang（一種在公開數(shù)據(jù)中非常有限的語言）之間進行翻譯，因此在訓練語料庫中，LLM僅從一部語法書的部分內容和375個翻譯示例中學習該語言。

測試結果顯示，MiniMax-Text-01在無上下文場景下eng→kalam (ChrF)得分最低，團隊認為其它模型可能是在預訓練或后訓練數(shù)據(jù)中集加入了kalam相關數(shù)據(jù)。在delta half book和full book上，MiniMax-Text-01超過了所有模型。

在kalam→eng(BLEURT)得分上MiniMax-Text-01也與其它模型表現(xiàn)相當。

MiniMax-VL-01

MiniMax-VL-01采用多模態(tài)大語言模型常用的“ViT-MLP-LLM”框架：

• 一個具有3.03億參數(shù)的ViT用于視覺編碼
• 一個隨機初始化的雙層MLP projector用于圖像適配
• 以及作為基礎LLM的MiniMax-Text-01

MiniMax-VL-01特別具有動態(tài)分辨率功能，可以根據(jù)預設網(wǎng)格調整輸入圖像的大小，分辨率從336×336到2016×2016不等，并保留一個336×336的縮略圖。

調整后的圖像被分割成大小相同的不重疊塊，這些塊和縮略圖分別編碼后組合，形成完整的圖像表示。

MiniMax-VL-01的訓練數(shù)據(jù)涵蓋標題、描述和指令。ViT從頭開始在6.94億圖像-標題對上進行訓練。在訓練過程的四個階段，處理了總計5120億token。

最終，MiniMax-VL-01 在多模態(tài)排行榜上表現(xiàn)突出，證明了其在處理復雜多模態(tài)任務中的優(yōu)勢和可靠性。

網(wǎng)友們已開始第一波實測

得知新模型已在Hailuo AI上部署，網(wǎng)友們已緊忙趕往測試。

有網(wǎng)友使用相同的prompt將它和Gemini、o1對比，感嘆MiniMax-01表現(xiàn)令人印象深刻。

下面這個測試也沒能難倒它：

給我5個奇數(shù)，這些數(shù)的英文拼寫中不包含字母“e”。

感興趣的童鞋可以玩起來了。

技術論文：https://filecdn.minimax.chat/_Arxiv_MiniMax_01_Report.pdf

參考鏈接：
[1]https://x.com/MiniMax__AI/status/1879226391352549451
[2]https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01
[3]https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-VL-01