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MiniMax 最近开源的 MiniMax-01 系列，有哪些值得关注的点？

卡卷网10个月前 (01-17)每日看点167

谢邀。

咱们开门见山先抛结论，个人认为MiniMax这个全⾃研的模型架构开源，一定程度上挑战了Transformer架构一直以来的霸主地位。

模型技术架构创新

目前，国内外主流大模型几乎都基于 Transformer 架构，其最显著的特点是注意力机制。注意力机制能够自适应不同长度的上下文，在处理序列数据时展现出强大的建模能力。然而，注意力计算的复杂度与序列长度呈平方关系，这导致在处理长序列数据时显存占用和算力需求显著增加。

如果在推理阶段希望上下文长度扩展 32 倍，那么训练阶段也需要支持相应长度的上下文。这种扩展会使注意力计算量和显存占用增长到原来的 1024 倍，带来指数级的资源消耗。这不仅严重拖慢模型的训练和推理速度，还对算力资源提出了更高的要求，成为限制模型上下文长度进一步扩展的主要瓶颈。

在保证效果的前提下，如果能够优化注意力机制的二次方复杂度，将其降至线性复杂度，将极大推动大模型的发展。2023 年 5 月，Mamba 架构针对这一问题进行了探索。通过基于状态空间模型的递归公式，Mamba 将注意力计算的复杂度从二次方成功降低为线性。然而，由于其并行化支持较弱、通用性不足，以及在多模态任务中的适配性较差，Mamba 尚未能在大语言模型领域得到广泛应用或显著突破。

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去年8月，我就有观察到MiniMax研发的新一代 MOE+ Linear Attention 模型技术发布。这个架构能够高效训练海量的数据，实用性和响应速度都有不小提升，大幅减少了大模型的训练和推理成本。相比于通用Transformer架构，在128K的序列长度下，这个新架构成本减少90%以上，而且序列长度越长，优势越明显。

如今，我们可以看到MiniMax完成了行业首个成功的大规模Linear Attention实现，这个创新让大模型推理速度更快、成本更低，也是解决无限长度输入和无限长度输出的关键一步。

简单来说，Linear Attention就是通过把Transformer 中的计算左乘找到一个右乘的近似，把传统模型架构中输入长度和计算复杂度之间平方增长的关系，变成线性的关系。通过使用Linear Attention，原生Transformer 的计算复杂度可从二次复杂度大幅下降到线性复杂度。

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在我看来， Linear Attention也有助于构建更加轻量化的模型，减少模型的参数数量和计算量，使模型更易于部署和应用在资源受限的设备上，比如说像手机这样的移动设备、嵌入式设备等等，这都是未来的趋势。

模型效果表现

讲完架构创新，可能有人会觉得有点空，那咱们就来看看模型具体表现，就知道是否真的有这么高的含金量。

超长上下文输入

话不多说直接看成绩对比吧。在标准的学术测试集上，我们可以看到MiniMax-Text-01 基本上能媲美GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等闭源模型以及 Qwen2.5、DeepSeek v3、Llama 3.1 这些 SOTA 开源模型。

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受益于架构创新，模型在处理⻓输⼊时非常⾼效，接近线性复杂度

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在⼤部份的学术集上，都取得了对⻬海外第⼀梯队的结果。

长上下文理解

在长上下文理解上，相比于其他模型，MiniMax-Text-01的表现也比较领先。在长上下文理解任务上，MiniMax 给到了大家Ruler 和 LongBench v2 这两个常见基准。

举个例子，在 RULER这一基准上（英伟达发布的一个大模型长文本的评估基准，包含检索、多跳追踪、聚合、问答四大类共13项任务。），我们可以看到发现当上下文长度超过 128k 时，到后面256k、512k乃至1M时，MiniMax-Text-01 的模型架构优势就愈发明显，可以一起看下第三方的最新评测数据。

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传统大模型在处理长文本任务时，随着输入长度的增加，通常会出现能力显著下降的情况。具体而言，当文本长度超过传统上下文窗口的支持范围后，模型往往难以保持前后文的逻辑一致性，导致生成内容脱节或信息遗漏。

而 MiniMax-01 凭借其创新的架构设计和优化算法，成功克服了这一瓶颈，展现了在超长文本任务中的卓越处理能力。尤其是在需要处理海量上下文信息的场景中，MiniMax-01 的性能稳定性得到了充分体现。

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例如，在网络小说生成中，MiniMax-01 可支持 1M Token 的超长上下文范围，完整记忆人物设定、关键情节及世界观细节，保证续写逻辑连贯，避免传统模型在超长文本中出现内容断层或情节紊乱的问题。

在法律合同分析中，MiniMax-01 能一次性处理整份合同，精准提取关键条款、争议点或隐藏的逻辑，为法律从业者提供高效支持。在历史记录和事件时间轴生成中，MiniMax-01 凭借其强大的长距离依赖捕获能力，梳理事件因果关系与时间脉络，表现出色，适用于复杂的多层次分析任务。

此外，为了评估模型在长文本任务中的记忆和检索能力，团队构建了一个名为 多轮针尖大海捞针（MR-NIAH） 的挑战性评估维度，专注于多轮对话上下文中的长文本检索任务。MR-NIAH 的任务模拟历史对话场景，其中用户查询是基于事件描述和创意写作的明确请求，要求模型在最后一轮中准确重复历史请求中的一个响应。

测试范围覆盖从 2K 到 1M Token 的上下文窗口，最多可涵盖 2000 次交互。评估中对每个响应的核心事实进行调整后的召回率分析（Adjusted Recall），以更精确地衡量模型的长文本检索能力。正如上图所示，MiniMax-Text-01 在中英文任务中表现优越，无论是短窗口还是长窗口（如 512k 或 1M Token），其性能下降幅度均显著小于其他模型（如 GPT、Claude、Gemini 变体）