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作家 | Li Yuan  

裁剪 | 郑玄

大模子时间还是精采迈入第三年。

归来昔时的两年，不禁令东说念主感触。每年齐有基座大模子架构还是尘埃落定的声息，然而每年，时期齐在飞速地迭代改进，突破东说念主们设想。

2024 年，OpenAI 的推理模子，通过对模子架构的改进，用 RL 的枢纽延续 Scaling Law，让大模子的技艺水平赓续进展；而中国公司也并莫得过时，价钱屠户 DeepSeek 通过 MLA 的架构改进，让推理资本平直缩短了一个数目级。

2025 年开年，令东说念主欢欣的是，咱们看到了一向在东说念主们印象中是「低调作念居品」的 MiniMax 公司，也加入了开源行列，将早先进的底层时期平直与社区和行业共享。

1 月 15 日，大模子公司 MiniMax 精采发布了 MiniMax-01 系列模子。它包括基础谈话大模子 MiniMax-Text-01，和在其上集成了一个轻量级 ViT 模子而建造的视觉多模态大模子 MiniMax-VL-01。

开源界面｜图片开头：GitHub

「卷」起来的大模子公司，令东说念主乐见。开源会进步改进着力，越来越好的基座模子之上，才搭建越来越有用的诳骗，进入千门万户，帮东说念主们目田出产力。

这是 MiniMax 第一次发布开源模子，一脱手即是一个炸裂模子架构改进：新模子遴荐了 MiniMax 特有的 Lightning Attention 机制，模仿了 Linear Attention（线性防卫力）机制，是全球第一次将 Linear Attention 机制引入到贸易化范围的模子当中。

后果亦然立竿见影，模子凹凸文长度平直达到了顶尖模子的 20-32 倍水平，推理时的凹凸文窗口能达到 400 万 token。模子后果坐窝在国际上引起了关心。

X 用户惊叹 MiniMax-Text-01 不错在 400 万 token 上完结完好意思的炊沙作饭 ｜ 图片开头：X

另一个来自中国公司的繁密模子，在学术测试集上施展优胜｜图片开头：X

模子的凹凸文窗口，指的是模子在生成每个新 token 时，本体参考的前边内容的范围。就像是模子能够一次性从书架上取下的竹帛数目。模子的凹凸文窗口越大，模子生成时不错参考的信息量就越多，施展也就愈加智能。

站在 2025 年齿首的时辰点，长凹凸文窗口还有一个新的敬爱：为模子的 Agent 才气，打下坚实基础。

业界公认，2025 年，Agent 才气将是 AI 届「卷生卷死」的要点，连 OpenAI 齐在本周内推出了 Tasks，一个 AI Agent 的雏型。在 2025 年，咱们很有可能看到越来越多果然「全自动的」AI，在咱们的活命中起作用。以致不同「全自动的」的 AI 共同互助，帮咱们处理事务。而这对基座模子的才气，有极大的锤真金不怕火。而长凹凸文是 Agent 才气完结的必要条目。

看起来，2025 年，基座大模子之战仍未收尾；中国公司发力，也才刚刚开动。

01

Linear Attention 架构

的第一次大范围使用

这次 MiniMax 开源的模子，最大的改进点，在于使用了 MiniMax 特有的 Lightning Attention 机制，这是一种线性防卫力。

在传统的 Transformer 架构中，最「烧」算力和显存的部分时时是自防卫力（Self-Attention）机制。 原因在于，要领的自防卫力需要对悉数的词（Token）两两蓄意防卫力分数，蓄意量跟着序列长度 n 的增长是精深级（O ( n ² ) ）。

如若用平凡的谈话来描写，肖似于你在举办一场联谊会，东说念主好多。如若每个东说念主齐要两两打呼叫，雷同资本会跟着东说念主数增多而急剧飞腾，每个东说念主齐得重迭无数次「合手手」。

这带来了一系列的问题——其中一个即是，联谊会的东说念主数，也即是模子的凹凸文的窗口，很难无尽扩张。硬要扩张，对于算力的需求就迥殊高。

为了应答这一挑战，传统上，参谋东说念主员冷落了各式枢纽来缩短防卫力机制的蓄意复杂度，包括荒芜防卫力、Linear Attention（线性防卫力）、长卷积、情景空间模子和线性 RNN 等边幅。

这次 MiniMax 开源的模子，即是借用了其中的 Linear Attention（线性防卫力）的边幅。

Linear Attention 的念念路就像给会场安排了几位「速配助理」。每个东说念主先把我方的重要信谢绝给助理，比如「但愿顽强什么样的东说念主、擅长什么」。助理整理这些信息后，平直告诉每个东说念主最相宜交谈的对象。这样，各人无谓一个个自我先容，整个匹配进程更高效，雷同资本大幅缩短。

不外，Linear Attention 之前天然在表面上有所改进，但在贸易范围模子中的遴荐有限。而 MiniMax 团队则第一次考据了 Linear Attention 机制在贸易范围的大模子之上的可行性。

这意味着一项时期从实验室走向果然寰宇。

MiniMax 团队使用了一个传统的 Linear Attention 的变种，被 MiniMax 团队称为 Lightning Attention。Lightning Attention 措置了现存 Linear Attention 机制蓄意着力中的主要瓶颈：因果积存乞降操作的松懈，使用新颖的分块时期，有用回避了累加和操作。

在一些特定任务，如检索和长距离依赖建模上，Lightning Attention 的性能施展可能不如 Softmax 防卫力强。

MiniMax 团队又引入了夹杂防卫力机制措置这一问题：在最终的模子架构中，在 Transformer 的每 8 层中，有 7 层使用 Lightning Attention，高效处理局部相干；而剩下 1 层保遗留统的 Softmax 防卫力，确保能够捕捉重要的全局凹凸文。

这样的架构改进，后果十分惊艳。

MiniMax-01 系列模子参数目高达 4560 亿，其中单次激活 459 亿。在主流模子现在的凹凸文窗口长度仍然在 128k 傍边的时候，MiniMax-01 系列模子能够在 100 万 token 的凹凸文窗口上进行磨砺，推理的时候凹凸文窗口可除外推到 400 万 tokens，是 GPT-4o 的 32 倍，Claude-3.5-Sonnet 的 20 倍。

在面向践诺情景，进行长凹凸文多任务进行深切的会通和推理的第三方测评 LongBench v2 的最新限度中，MiniMax-Text-01 仅次于 OpenAI 的 o1-preview 和东说念主类，位列第三。

模子在 LongBench v2 上的评测施展 ｜ 图片开头：GitHub LongBench

在模子的基础施展上，MiniMax-01 系列模子也在要领学术基准测试中可与顶级闭源模子相比好意思。不仅如斯，在模子凹凸文长度迟缓变长的进程中，模子的施展着落也最平缓——部分模子天然晓示凹凸文窗口长度较长，但果然使用起来，在长凹凸文情况下，后果并不好。

MiniMax-01 系列模子可与顶级闭源模子相比好意思 ｜ 图片开头：MiniMax 论文

MiniMax 团队对比了在 CSR（学问推理）、NIAH（大海捞针）和 SCROLLS 等基准测试上，在同样的蓄意资源下，用遴荐了 7/8Lightning Attention 和 1/8 的 Softmax 的夹杂防卫力模子不错放更多参数、处理更普遍据，况兼磨砺后果还比只用 Softmax 防卫力的模子更好，亏损更低。

基准测试上夹杂 Lightning Attention 的架构施展更好 ｜ 图片开头：MiniMax 论文

02

为 Agent 时间爆发的前夕作念准备

自 2024 年开动，长凹凸文一直是模子迭代的一个弥留标的。

在这个范围，国外的 Google、Anthropic，国内的 Kimi，齐是顽强的参加者。2024 年年末，DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 曾暗示，在里面测试中，Google Gemini 正在向无尽凹凸文窗口发起冲击。

简略有东说念主会困惑，这次 MiniMax 发布的 MiniMax-01 系列模子，凹凸文窗口长度还是达到 400 万 token，如若按照 1 个 token 约等于 1.7 个汉文汉字的蓄意边幅，还是约等于 700 万字的凹凸文窗口。东说念主类需要和 AI 聊出这样多的凹凸文吗？

谜底是， 盯住长凹凸文的各家公司，可能盯住的并不是现在的一问一答的问答 AI 场景，而是背后的 Agent 时间。

不管是单 Agent 所需的赓续挂念，如故多 Agent 互助所带来的通讯，长链路的任务齐需要越来越长的凹凸文。

长凹凸文，在多种 Agent 诳骗场景中，将具有极大的敬爱。

在搜索场景中，这可能意味着用户不错一次性看到更多谜底的详尽，平直取得更精确的回答。

异日的着力器具中，这可能意味着用户领有了无尽的使命挂念。在无数版块的修改之后，当甲方让你如故用第 1 版的著述结构和第三版的小标题的时候，你不错无痛文告「好的」，然后让 AI 一键生成两个版块的交融。

异日的学习器具中，这可能意味着用户不错平直具有更大的知识库。平直上传一册讲义，就能让 AI 说明其中的内容，进行教悔。

而在和 AI 助理的对话中，它将像奢睿的东说念主类助理一样，果然记着你之前说过的话，并在你需要的时候「难忘来」。MiniMax 团队的论文当中的一个场景就很能评释问题。

模子被要求从最多 1889 条历史交互（英文基准）或 2053 条历史交互（汉文基准）中精确检索出用户的一条历史互动——用户重迭要求 AI 写对于企鹅的诗歌，同期进行了多轮不筹商的对话，而在终末，要求 AI 提供第一次写的对于企鹅的诗。而 MiniMax-01 仍然很好地完成了这一任务。

长凹凸文的任务施展 ｜ 图片开头：MiniMax 论文

对于 Agent 来说，另一个弥留才气，则是视觉会通 —— MiniMax 这次同系列也发布了 MiniMax-VL-01。这是一个同样遴荐了线性防卫力架构、以及领有 400w token 凹凸文窗口的视觉多模态大模子。

在 2024 年 Rayban-Meta 眼镜爆火之后，本年的智能硬件的一大看点在于 AI 眼镜能否果然让 AI 成为东说念主们的随身助手。而能成为随身 AI，AI 必须的才气即是长凹凸文——记着你的悉数活命场景，才能在随后为你提供个性化的领导和建议。

这样的挂念将是「真挂念」，与 ChatGPT 现在的挂念功能所能提供的浅显后果十足不同。

要果然完结随身的 AI Agent，跨模态会通、无尽凹凸文窗口齐是基础才气。

论文终末， MiniMax 暗示异日将在线性防卫力这通盘径上作念到极致，尝试十足取消 Softmax 防卫力层，最终完结无尽的长凹凸文窗口。

03

基座模子改进未死，

中国公司远景繁花

值得防卫的是，这次是 MiniMax 公司，第一次推出开源模子。

这次的大模子定名的 MiniMax-01 系列，在 MiniMax 的里面序列中，底本是 abab-8 系列模子。

MiniMax 在上一代 abab-7 模子中，还是完结了线性防卫力和 MOE 的架构，而在 abab-8 中，取得了更好的后果。

这次，MiniMax 取舍在这个时辰点，将模子开源出来，并以这个节点为开动，从头定名模子 MiniMax-01。

这似乎代表着 MiniMax 的公司玄学的一种改换。

在过往，MiniMax 公司给外界一向的印象是：业务很赋闲，作念事很低调。

从星野、Talkie 到海螺 AI，MiniMax 有我方赤诚的一波用户群体。在客岁的公建造布中，MiniMax 也曾暗示每天还是有 3 万亿文本 token 的调用，在国内 AI 公司中名列三甲。

这些诳骗背后的 AI 时期则一直较为机密，在此之前主要用于扶持公司本人的业务。 这次开源，似乎是一个滚动，是 MiniMax 第一次对外高调展示时期实力。

MiniMax 方面暗示，模子不错在 8 个 GPU 单卡、640GB 内存上，就能够完结对 100 万 token 进行单节点推理。但愿这次开源匡助其他东说念主建造能够突破现时模子的局限。

记忆过往，自 OpenAI 推出 ChatGPT、Meta 发布 Llama 系列开源模子以来，一直有声息暗示基座模子的改进已趋于拆伙，或仅有少数国际科技巨头具备异日模子架构改进的才气。

最近两次中国公司的开源当作，告诉咱们并非如斯。

2024 年，DeepSeek 凭借其突破性的 MLA 架构，颤动了全球 AI 行业，解说了中国企业的时期创造力。

2025 年齿首，MiniMax 再次以其全新的 Lightning Attention 架构刷新了行业领路，考据了一条此前非共鸣的时期旅途。

中国 AI 公司不仅具备工程化和贸易化的才气，更有才气鼓动底层时期改进。

新的一年，非论是 AI 诳骗的普及，如故时期金字塔尖的攻坚，咱们不错对中国 AI 公司有更多的期待。

* 头图来 源：视觉中国

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