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作家 | Li Yuan  

剪辑 | 郑玄

大模子期间如故阐扬迈入第三年。

回归昔日的两年，不禁令东谈主感叹。每年王人有基座大模子架构如故尘埃落定的声息，然则每年，时间王人在速即地迭代鼎新，突破东谈主们联想。

2024 年，OpenAI 的推理模子，通过对模子架构的鼎新，用 RL 的身手延续 Scaling Law，让大模子的才能水平赓续进展；而中国公司也并莫得过期，价钱屠户 DeepSeek 通过 MLA 的架构鼎新，让推理资本径直缩小了一个数目级。

2025 年开年，令东谈主雀跃的是，咱们看到了一向在东谈主们印象中是「低调作念居品」的 MiniMax 公司，也加入了开源行列，将开赴点进的底层时间径直与社区和行业共享。

1 月 15 日，大模子公司 MiniMax 阐扬发布了 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 模子而树立的视觉多模态大模子 MiniMax-VL-01。

开源界面｜图片着手：GitHub

「卷」起来的大模子公司，令东谈主乐见。开源会普及鼎新服从，越来越好的基座模子之上，才搭建越来越有用的哄骗，进入千门万户，帮东谈主们目田分娩力。

这是 MiniMax 第一次发布开源模子，一脱手便是一个炸裂模子架构鼎新：新模子继承了 MiniMax 特等的 Lightning Attention 机制，模仿了 Linear Attention（线性瞩眼力）机制，是全球第一次将 Linear Attention 机制引入到交易化范围的模子当中。

成果亦然立竿见影，模子迤逦文长度径直达到了顶尖模子的 20-32 倍水平，推理时的迤逦文窗口能达到 400 万 token。模子成果坐窝在国外上引起了原谅。

X 用户惊叹 MiniMax-Text-01 不错在 400 万 token 上罢了无缺的用度心念念 ｜ 图片着手：X

另一个来自中国公司的无边模子，在学术测试集上线路优厚｜图片着手：X

模子的迤逦文窗口，指的是模子在生成每个新 token 时，实质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册本数目。模子的迤逦文窗口越大，模子生成时不错参考的信息量就越多，线路也就愈加智能。

站在 2025 年齿首的时辰点，长迤逦文窗口还有一个新的酷好：为模子的 Agent 智力，打下坚实基础。

业界公认，2025 年，Agent 智力将是 AI 届「卷生卷死」的重心，连 OpenAI 王人在本周内推出了 Tasks，一个 AI Agent 的雏型。在 2025 年，咱们很有可能看到越来越多真确「全自动的」AI，在咱们的生涯中起作用。致使不同「全自动的」的 AI 共同合作，帮咱们处理事务。而这对基座模子的智力，有极大的锻练。而长迤逦文是 Agent 智力罢了的必要条款。

看起来，2025 年，基座大模子之战仍未末端；中国公司发力，也才刚刚启动。

01

Linear Attention 架构

的第一次大范围使用

这次 MiniMax 开源的模子，最大的鼎新点，在于使用了 MiniMax 特等的 Lightning Attention 机制，这是一种线性瞩眼力。

在传统的 Transformer 架构中，最「烧」算力和显存的部分时常是自瞩眼力（Self-Attention）机制。 原因在于，轨范的自瞩眼力需要对统共的词（Token）两两计较瞩眼力分数，计较量跟着序列长度 n 的增长是经常级（O ( n ² ) ）。

如若用平庸的谈话来神气，类似于你在举办一场联谊会，东谈主许多。如若每个东谈主王人要两两打呼叫，换取资本会跟着东谈主数加多而急剧高潮，每个东谈主王人得访佛无数次「合手手」。

这带来了一系列的问题——其中一个便是，联谊会的东谈主数，也便是模子的迤逦文的窗口，很难无尽扩张。硬要扩张，对于算力的需求就尽头高。

为了应酬这一挑战，传统上，探讨东谈主员建议了各式身手来缩小瞩眼力机制的计较复杂度，包括稀少瞩眼力、Linear Attention（线性瞩眼力）、长卷积、现象空间模子和线性 RNN 等神气。

这次 MiniMax 开源的模子，便是借用了其中的 Linear Attention（线性瞩眼力）的神气。

Linear Attention 的念念路就像给会场安排了几位「速配助理」。每个东谈主先把我方的毛病信拒却给助理，比如「但愿意志什么样的东谈主、擅长什么」。助理整理这些信息后，径直告诉每个东谈主最符合交谈的对象。这样，大家无须一个个自我先容，统共这个词匹配历程更高效，换取资本大幅缩小。

不外，Linear Attention 之前固然在表面上有所鼎新，但在交易范围模子中的继承有限。而 MiniMax 团队则第一次考据了 Linear Attention 机制在交易范围的大模子之上的可行性。

这意味着一项时间从实验室走向确切全国。

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 处置了现存 Linear Attention 机制计较服从中的主要瓶颈：因果积蓄乞降操作的沉静，使用新颖的分块时间，有用侧目了累加和操作。

在一些特定任务，如检索和长距离依赖建模上，Lightning Attention 的性能线路可能不如 Softmax 瞩眼力强。

MiniMax 团队又引入了搀杂瞩眼力机制处置这一问题：在最终的模子架构中，在 Transformer 的每 8 层中，有 7 层使用 Lightning Attention，高效处理局部关系；而剩下 1 层保遗留统的 Softmax 瞩眼力，确保能够捕捉毛病的全局迤逦文。

这样的架构鼎新，成果十分惊艳。

MiniMax-01 系列模子参数目高达 4560 亿，其中单次激活 459 亿。在主流模子现在的迤逦文窗口长度仍然在 128k 把握的时候，MiniMax-01 系列模子能够在 100 万 token 的迤逦文窗口上进行老师，推理的时候迤逦文窗口可之外推到 400 万 tokens，是 GPT-4o 的 32 倍，Claude-3.5-Sonnet 的 20 倍。

在面向执行情景，进行长迤逦文多任务进行潜入的会通和推理的第三方测评 LongBench v2 的最新贬抑中，MiniMax-Text-01 仅次于 OpenAI 的 o1-preview 和东谈主类，位列第三。

模子在 LongBench v2 上的评测线路 ｜ 图片着手：GitHub LongBench

在模子的基础线路上，MiniMax-01 系列模子也在轨范学术基准测试中可与顶级闭源模子相失色。不仅如斯，在模子迤逦文长度逐渐变长的历程中，模子的线路着落也最闲隙——部分模子固然文告迤逦文窗口长度较长，但真确使用起来，在长迤逦文情况下，成果并不好。

MiniMax-01 系列模子可与顶级闭源模子相失色 ｜ 图片着手：MiniMax 论文

MiniMax 团队对比了在 CSR（知识推理）、NIAH（大海捞针）和 SCROLLS 等基准测试上，在通常的计较资源下，用继承了 7/8Lightning Attention 和 1/8 的 Softmax 的搀杂瞩眼力模子不错放更多参数、处理更多半据，况且老师成果还比只用 Softmax 瞩眼力的模子更好，亏蚀更低。

基准测试上搀杂 Lightning Attention 的架构线路更好 ｜ 图片着手：MiniMax 论文

02

为 Agent 期间爆发的前夕作念准备

自 2024 年启动，长迤逦文一直是模子迭代的一个伏击标的。

在这个界限，国外的 Google、Anthropic，国内的 Kimi，王人是坚硬的参预者。2024 年年末，DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 曾示意，在里面测试中，Google Gemini 正在向无尽迤逦文窗口发起冲击。

省略有东谈主会困惑，这次 MiniMax 发布的 MiniMax-01 系列模子，迤逦文窗口长度如故达到 400 万 token，如若按照 1 个 token 约等于 1.7 个汉文汉字的计较神气，如故约等于 700 万字的迤逦文窗口。东谈主类需要和 AI 聊出这样多的迤逦文吗？

谜底是， 盯住长迤逦文的各家公司，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 期间。

不管是单 Agent 所需的赓续牵记，如故多 Agent 合作所带来的通讯，长链路的任务王人需要越来越长的迤逦文。

长迤逦文，在多种 Agent 哄骗场景中，将具有极大的酷好。

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轮廓，径直得到更精确的回答。

将来的服从器具中，这可能意味着用户领有了无尽的职责牵记。在无数版块的修改之后，当甲方让你如故用第 1 版的著作结构和第三版的小标题的时候，你不错无痛复兴「好的」，然后让 AI 一键生成两个版块的交融。

将来的学习器具中，这可能意味着用户不错径直具有更大的知识库。径直上传一册讲义，就能让 AI 凭证其中的内容，进行教悔。

而在和 AI 助理的对话中，它将像智慧的东谈主类助理一样，真确记着你之前说过的话，并在你需要的时候「铭记来」。MiniMax 团队的论文当中的一个场景就很能阐明问题。

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——用户访佛要求 AI 写对于企鹅的诗歌，同期进行了多轮不联系的对话，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。

长迤逦文的任务线路 ｜ 图片着手：MiniMax 论文

对于 Agent 来说，另一个伏击智力，则是视觉会通 —— MiniMax 这次同系列也发布了 MiniMax-VL-01。这是一个通常继承了线性瞩眼力架构、以及领有 400w token 迤逦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 眼镜能否真确让 AI 成为东谈主们的随身助手。而能成为随身 AI，AI 必须的智力便是长迤逦文——记着你的统共生涯场景，才能在随后为你提供个性化的领导和建议。

这样的牵记将是「真牵记」，与 ChatGPT 现在的牵记功能所能提供的浅陋成果全王人不同。

要真确罢了随身的 AI Agent，跨模态会通、无尽迤逦文窗口王人是基础智力。

论文终末， MiniMax 示意将来将在线性瞩眼力这一谈径上作念到极致，尝试全王人取消 Softmax 瞩眼力层，最终罢了无尽的长迤逦文窗口。

03

基座模子鼎新未死，

中国公司远景繁花

值得瞩想法是，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，原来是 abab-8 系列模子。

MiniMax 在上一代 abab-7 模子中，如故罢了了线性瞩眼力和 MOE 的架构，而在 abab-8 中，取得了更好的成果。

这次，MiniMax 采纳在这个时辰点，将模子开源出来，并以这个节点为启动，再行定名模子 MiniMax-01。

这似乎代表着 MiniMax 的公司玄学的一种更正。

在过往，MiniMax 公司给外界一向的印象是：业务很褂讪，作念事很低调。

从星野、Talkie 到海螺 AI，MiniMax 有我方诚实的一波用户群体。在客岁的公树立布中，MiniMax 也曾示意每天如故有 3 万亿文本 token 的调用，在国内 AI 公司中名列三甲。

这些哄骗背后的 AI 时间则一直较为高明，在此之前主要用于维持公司自己的业务。 这次开源，似乎是一个转换，是 MiniMax 第一次对外高调展示时间实力。

MiniMax 方面示意，模子不错在 8 个 GPU 单卡、640GB 内存上，就能够罢了对 100 万 token 进行单节点推理。但愿这次开源匡助其他东谈主树立能够突破面前模子的局限。

追思过往，自 OpenAI 推出 ChatGPT、Meta 发布 Llama 系列开源模子以来，一直有声息示意基座模子的鼎新已趋于驱逐，或仅有少数国际科技巨头具备将来模子架构鼎新的智力。

最近两次中国公司的开源算作，告诉咱们并非如斯。

2024 年，DeepSeek 凭借其突破性的 MLA 架构，轰动了全球 AI 行业，讲明了中国企业的时间创造力。

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

中国 AI 公司不仅具备工程化和交易化的智力，更有智力鼓动底层时间鼎新。

新的一年，无论是 AI 哄骗的普及，如故时间金字塔尖的攻坚，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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