MiniMax-01重磅发布：突破Transformer架构，4M超长上下文

最新推荐文章于 2025-03-05 10:58:40 发布
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#transformer #深度学习 #人工智能

MiniMax强势来袭

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继公布全模态模型家族后，时隔5个月，MiniMax再亮相两大模型，并且模型权重完全开源。这两款新模型不仅性能与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet平起平坐，在上下文窗口方面的表现尤其突出，处理能力甚至达到其他顶尖模型的 20 - 32倍。

更重要的是，这两款全新模型扩展了新型Lightning Attention架构，突破了传统Transformer架构，同时也是线性注意力机制的首次大规模实现。

什么是线性注意力机制？

线性注意力机制是对传统注意力机制的优化升级，将传统注意力机制的二次计算复杂度转变为线性复杂度。这大幅降低了计算复杂度，提升了模型训练速度。早在2019年就有人提出了这一理论，但从来没有人在大规模的模型上实现过。

如今，MiniMax率先找了解题答案，无疑为处理长文本、大规模数据等复杂任务提供了有力支持，实力证明了线性注意力机制在大规模商用模型中的可行性。

MiniMax-01 系列模型介绍

此次 MiniMax 发布的 MiniMax-01 系列包含两款模型：基础语言模型 MiniMax-Text-01 和视觉多模态模型 MiniMax-VL-01。

MiniMax-Text-01

MiniMax-Text-01 是一个具有 4560 亿参数量的大规模语言模型，每个 token 会激活 459 亿参数。其主要技术特点包括：

  • 采用 80 层网络架构

  • 64 个注意力头，每个头维度为 128

  • 32 个专家模型组成的 MoE 系统

  • 支持高达 400 万 token 的推理上下文长度

  • 词表大小达 200,064

在学术基准测试中，MiniMax-Text-01 展现出了令人瞩目的性能。例如在 MMLU 测试中达到 88.5 分，与顶级模型如 Claude 3.5 Sonnet（88.3 分）和 DeepSeek V3（88.5 分）处于同一水平。在 C-SimpleQA 任务中更是取得了 67.4 分的最佳成绩。

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MiniMax-VL-01

MiniMax-VL-01 是一款将图像编码器和图像适配器集成到 MiniMax-Text-01 模型基础上开发的多模态模型，采用多模态大语言模型常用的 "ViT-MLP-LLM" 框架，具有动态分辨率功能。它不仅继承了文本处理的高效性，还具备强大的视觉理解能力，在多种视觉语言任务基准测试中展现出与顶尖模型相媲美的性能。

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技术解读

Lightning Attention 和线性注意力机制

传统的 Transformer 架构中，注意力机制的计算复杂度是二次的，即随着输入序列长度的增加，计算复杂度成平方级增长。这极大限制了模型处理长序列的能力。

MiniMax-01 采用了 Lightning Attention，这是一种改进的线性注意力机制。通过将注意力计算分解为块内计算和块间计算，Lightning Attention 将二次计算复杂度转变为线性复杂度。这种分块策略不仅降低了计算负担，还提高了计算效率，使得模型能够处理更长的序列。

混合架构与专家系统 (MoE)

MiniMax-01 的混合架构结合了 Lightning Attention、Softmax Attention 和 Mixture-of-Experts (MoE)。MoE 系统通过将多个前馈网络专家组合在一起，每个 token 被路由到一个或多个专家，从而增强了模型的扩展性和计算效率。

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 性能评估

学术基准测试

MiniMax-Text-01 在多个核心学术基准测试中表现出色，展示了其作为一个顶级大模型的实力。以下是一些关键的测试和结果

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从以上基准测试结果可以看出，MiniMax-Text-01 在多个任务上与顶级模型如 DeepSeek V3 和 Claude 3.5 Sonnet 旗鼓相当，甚至在某些任务上表现更为优异。

长上下文处理能力

MiniMax-Text-01 在长上下文处理能力方面表现尤为突出。以下是一些相关测试结果：

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这些测试结果表明，MiniMax-Text-01 在处理长文档、长篇对话等场景时，能够更好地保持对信息的理解和处理能力，提供更准确、连贯的输出。

模型下载

OpenCSG社区：

https://opencsg.com/models/AIWizards/MiniMax-Text-01

https://opencsg.com/models/AIWizards/MiniMax-VL-01

OpenCSG
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见证国产开源之光——MiniMax-01 技术报告全文翻译
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MiniMax - 01采用线性注意创新架构，完成对传统Transformer架构的挑战和突破，是业界模型首次如此⼤规模地依赖线性注意⼒。
长文本“新王”诞生！400万字输入，MiniMax首次开源即王炸
夕小瑶科技说
01-16 5073
万万没想到，2025 开年惊喜是 MiniMax 给的，就是海螺 AI 背后的中国大模型 AI 创业公司。昨天刷信息流的时候，发现他们刚发布了两个新模型，一个是文本模型 MiniMax-Text-01，另一个是多模态模型 MiniMax-VL-01。统称为模型。今早我刷了下 X，发现 MiniMax-01 也被海外网友刷屏了。有网友提到这是继 Deepseek 之后的另一家来自中国的「OpenAI 级」顶尖开源模型。
中国大模型崛起：MiniMax-Text-01引领AI创新潮流
llm_way的博客
01-18 1582
近年来，随着深度学习技术的不断进步，大型语言模型（LLM）如雨后春笋般涌现（），不断刷新着人们对AI认知的边界。在这一波创新浪潮中，由中国创业公司MiniMax推出的MiniMax-Text-01无疑是一颗璀璨的明星，以其超长的输入上下文窗口、高效的计算架构以及卓越的性能表现，成为了业界的焦点。
【中国AI创新】MiniMax-Text-01：大模型如何推动技术前沿与应用落地？
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01-20 1080
近年来，随着深度学习技术的不断进步，大型语言模型（LLM）如雨后春笋般涌现（[LLM的擅长与不擅长：深入剖析大语言模型的能力边界]），不断刷新着人们对AI认知的边界。在这一波创新浪潮中，由中国创业公司MiniMax推出的MiniMax-Text-01无疑是一颗璀璨的明星，以其超长的输入上下文窗口、高效的计算架构以及卓越的性能表现，成为了业界的焦点。
MiniMax-Text-01——模型详细解读与使用
2401_85549225的博客
01-20 2151
RULER是一个基于长上下文的基准，评估模型在处理较长文本时的能力，能够处理更多的信息输入（如超过8k字符）。Gemini2.0FLASH分数最高，MiniMax优于claude3.5sonnet和gemini1.5pro，但是比gpt4o低。点评：长文本下指标的对比测试，再更长文本的情况下，有明显优势。长文本处理的准确率远远领先于大部分模型，与minimax最相近的是gemini1.5pro。远远领先于其他模型。先来看整体指标，以下图表分为三块指标，分别是文本能力，多模态能力以及长文本能力。
MiniMax-01 技术报告深度解读与 DeepSeek-V3 对比
AIBigModel的博客
01-21 3933
这篇技术博客介绍了 MiniMax-01 系列模型，包括 MiniMax-Text-01（文本模型）和 MiniMax-VL-01（多模态模型）。该系列模型旨在突破现有大语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的性能瓶颈，在处理长上下文方面展现出显著优势。MiniMax-01 和 DeepSeek-V3 都是致力于突破现有 LLM 性能瓶颈的创新模型，各有侧重：•MiniMax-01 更注重长上下文处理能力，其线性注意力机制和混合架构使其在处理超长序列时更具优势。•。
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在光速的边缘：MiniMax-01的算法实现与细节解析
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在当今人工智能的快速发展中，语言模型和视觉语言模型的进步引起了广泛关注。本文将深入探讨MiniMax-01系列模型的核心算法实现，尤其是其高效的“闪电注意力”（Lightning Attention）机制及其与专家混合（Mixture of Experts, MoE）架构的结合。通过对算法的详细解析，我们将揭示其在处理长上下文时的卓越能力，以及在各类基准测试中所展现的优异性能。
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大模型论文 | MiniMax-01 开源，性能比肩 GPT-4o，上下文窗口领先 20-32 倍
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我们推出了 MiniMax-01 系列，包括 MiniMax-Text-01 和 MiniMax-VL-01。这两款产品不仅性能可与顶尖模型相媲美，而且在处理更长文本上下文方面具备卓越能力。其核心技术是Lightning Attention及其高效的扩展方法。为充分发挥计算能力，我们将其与混合专家（MoE）技术相结合，打造出拥有 32 个专家模块、共计 4560 亿参数的模型，每个Token激活 459 亿参数。针对 MoE 和闪电注意力机制，我们开发了优化的并行策略以及高效的计算 - 通信重叠技术。
视觉多模态大模型---MiniMax-vl-01---以闪电般的注意力缩放基础模型
CherryXieのblog
01-15 1174
MiniMax-VL-01 是与今年1月15日由上海稀宇科技有限公司（MiniMax）发布并开源的一款视觉多模态大模型，它与基础语言大模型 MiniMax-Text-01 一同构成了 MiniMax-01 系列。这款模型的设计初衷是为了应对日益增长的长上下文处理需求，并为未来的智能体（Agent）系统提供强有力的支持。以下是关于 MiniMax-VL-01 的详细介绍。
海螺MiniMax-01登顶「开源大模型榜首」，比肩DeepSeekV3，吊打GPT-4o与Claude-3.5!
强化学习曾小健
01-20 1668
03.01.04-翻译长论文上图展示了该模型能够很好的。
​MiniMax开源了MiniMax-01全新系列模型 性能比肩GPT-4o
weixin_41446370的博客
01-15 1375
MiniMax于2025年1月15日宣布开源其全新系列模型MiniMax-01，该系列包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。在业界主流的文本和多模态理解测评中，MiniMax-01系列在多数任务上追平了海外公认的先进模型GPT-4o-1120和Claude-3.5-Sonnet-1022。特别是在长文任务上，与Google的Gemini模型相比，MiniMax-Text-01随着输入长度增加，性能衰减最慢，显著优于Gemini。
MiniMax-01技术报告解读（二）计算优化
Androiddddd的博客
01-17 1245
MiniMax-01的计算优化是其能够在数百亿参数的模型上实现高效训练和推理的关键。为了应对大规模模型训练和长上下文处理中的挑战，MiniMax-01在计算优化方面进行了多项创新，主要集中在三个方面：专家混合（MoE）架构的优化、长上下文处理的优化以及Lightning Attention推理的优化。以下是对这些优化策略的详细解析。
MiniMax-01技术报告解读
qq_32907491的博客
01-30 1576
刚刚MiniMax发布了MiniMax-01，简单测试了效果，感觉不错。于是又把它的看了一下。这种报告看多了，就会多一个毛病，越来越觉得自己也能搞一个。这篇文章我觉得最有意思的一句是对的强调“MiniMax-01系列模型通过创新的Lightning Attention和专家混合（Mixture of Experts, MoE）架构，实现了在长上下文处理上的突破性进展。
MiniMax-01重磅开源：颠覆传统架构，400万超长上下文开启Agent时代！
m0_66917422的博客
01-16 1882
MiniMax-01的开源发布，是AI领域的一个重要里程碑。它不仅展现了AI模型在架构、性能和成本方面的巨大潜力，也为未来的AI发展指明了新的方向。我们期待MiniMax-01能够在未来的应用中发挥更大的作用，为人类社会带来更多的福祉。
MiniMax-01 开源即精品：破解超长文本处理难题！
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01-16 1205
在大语言模型领域，超长上下文的处理一直是一个亟待攻克的关键瓶颈。现有的模型在处理超长文本时，往往面临两大挑战：一是资源消耗过大，无论是计算资源还是存储资源，超长文本的处理都会给系统带来巨大的负担；二是处理效果不佳，由于文本长度超出模型的处理范围，模型往往难以捕捉到文本中的长距离依赖关系，导致生成的内容质量下降或理解出现偏差。然而，随着技术的不断进步和应用场景的扩展，超长文本的需求正日益增长。尤其...
Transformer架构的上下文窗口限制未来可能如何突破？
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<think> 我们正在讨论Transformer架构的上下文窗口限制的未来突破方式。根据提供的引用，我们可以总结如下： 引用[1]指出了Transformer架构的三大局限性，其中计算复杂度高和端侧部署、长序列任务受限与上下文窗口限制直接相关。特别是Attention机制具有$O(n^2)$的复杂度，当序列长度n增大时，计算量急剧增加。 引用[2]提到Transformer易于扩展的特性，比如通过增加层数提升性能，引入不同类型的注意力机制优化模型行为。 引用[4]则展示了突破Transformer架构的实例：MiniMax-Text-01模型实现了4M tokens的超长上下文处理能力。 综合以上，我们可以从以下几个方面探讨未来突破方式： ### 1. **注意力机制优化** - **稀疏注意力(Sparse Attention)**：限制每个token只能关注局部区域或关键片段，降低复杂度至$O(n \log n)$或$O(n)$[^1]。例如： - **局部注意力**：每个token只关注固定窗口内的邻居 - **全局+局部混合**：少量全局token+局部窗口 - **线性注意力(Linearized Attention)**：通过核函数近似将Attention矩阵分解为低秩形式，如Performer模型[^4]： $$ \text{Attention}(Q,K,V) \approx \phi(Q)(\phi(K)^T V) $$ 复杂度降为$O(n)$。 ### 2. **外推技术(Extrapolation)** - **位置编码改进**：传统绝对位置编码（如RoPE）在超出预训练长度时性能崩溃。解决方案： - **NTK-aware插值**：高频维度扩展位置索引，低频维度压缩[^4] - **随机化位置编码**：训练时注入随机偏移增强鲁棒性 - **动态缩放(Dynamic Scaling)**：推理时根据输入长度自适应调整位置编码，如YaRN方法[^4]。 ### 3. **记忆增强架构** - **外部记忆库**：如MemGPT[^1]，将上下文分为： - _工作内存_：模型实时处理的片段 - _长期存储_：向量数据库保存历史摘要 通过智能读写机制管理上下文。 - **递归压缩(Recursive Compression)**：逐层提炼历史信息： $$ h_t = \text{Compressor}(h_{t-1}, x_t) $$ 压缩函数可用小模型实现（如MLP）。 ### 4. **硬件协同设计** - **计算-通信解耦**：如Ring Attention[^4]，将长序列切分到多设备并行计算： ```mermaid graph LR A[序列分块1] --> B[设备1] C[序列分块2] --> D[设备2] B --> E[环形通信] D --> E E --> F[合并输出] ``` - **近内存处理(Near-Memory Processing)**：利用HBM高带宽特性，减少数据搬运开销。 ### 未来展望 引用[1]强调，架构创新需在性能与效率间取得平衡。混合架构可能成为主流： > "Transformer+RNN"组合：局部依赖由RNN处理，全局依赖由稀疏Attention捕获[^1] > "Transformer+Memery"系统：突破物理限制，实现百万级上下文[^4] --- §§相关问题§§ 1. 稀疏注意力机制具体如何降低计算复杂度？ 2. 位置编码外推技术有哪些最新进展？ 3. 记忆增强架构在长文本处理中有哪些应用案例？ 4. 硬件协同设计如何解决Transformer的内存瓶颈？ </think> 基于引用内容和Transformer架构的演进趋势，其上下文窗口限制的未来突破方式主要包括以下技术方向： ### 一、注意力机制革新（核心突破点） 1. **稀疏注意力优化** 通过限制每个token的关注范围，将计算复杂度从$O(n^2)$降至$O(n \log n)$： - **局部窗口注意力**：限定token仅关注固定邻域（如1024个相邻token） - **全局+局部混合**：添加少量全局token捕获远程依赖 $$ \text{Attention} = \underbrace{\text{LocalWindow}}_{\text{$O(n)$}} + \underbrace{\text{GlobalTokens}}_{\text{$O(1)$}} $$ 引用[4]中MiniMax-Text-01的4M上下文即采用此类技术[^4]。 2. **线性化注意力机制** 使用核函数近似实现复杂度$O(n)$的注意力： ```math \text{Sim}(Q,K) = \phi(Q)\phi(K)^T \quad \Rightarrow \quad \text{Attn} = \frac{\phi(Q)(\phi(K)^TV)}{\phi(Q)\phi(K)^T} ``` 突破序列长度与显存的二次方关系限制[^1]。 ### 二、记忆增强架构 1. **分级记忆系统** - **工作记忆**：Transformer处理当前活动窗口（~128K tokens） - **长期记忆**：外部向量数据库存储历史信息 - **记忆控制器**：动态读写关键信息（如MemGPT架构） ```mermaid graph LR A[输入序列] --> B{记忆控制器} B --> C[工作记忆] B --> D[向量数据库] C --> E[Transformer核心] D --> E ``` 2. **递归压缩机制** 逐层提炼上下文信息： $$ h_{t} = f_{\theta}(h_{t-1}, x_t) $$ 其中$h_t$为第$t$步的压缩表示，显著降低信息冗余度[^1]。 ### 三、硬件协同优化 1. **分布式注意力计算** 如Ring Attention技术： - 将长序列切分到多个设备 - 环形通信聚合注意力结果 - 实现理论无限上下文（Google Gemini 1.5 达10M tokens） 2. **近内存处理架构** 利用HBM（高带宽内存）特性： - 计算单元嵌入内存堆栈 - 减少数据搬运能耗 - 支持超长序列实时处理[^4] ### 四、位置编码演进 1. **动态外推技术** - NTK-aware插值：高频维度扩展位置索引 - 随机化位置偏移：增强长度泛化能力 $$ \text{Position}_{new} = \text{RoPE}(\lambda \cdot \text{pos}), \ \lambda = \frac{L_{max}}{L_{train}} $$ 2. **相对位置矩阵压缩** 将位置关系映射到低秩空间： $$ P_{ij} \approx U_iV_j^T, \quad U,V \in \mathbb{R}^{n \times d} $$ > **技术融合趋势**：引用[1]指出，未来突破将依赖"混合架构组合"，如Transformer+RNN处理局部依赖，Transformer+Memory管理全局上下文[^1]。 ---
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