在大語言模型領域，超長上下文的處理一直是一個亟待攻克的關鍵瓶頸。現有的模型在處理超長文字時，往往面臨兩大挑戰：
一是資源消耗過大，無論是計算資源還是儲存資源，超長文字的處理都會給系統帶來巨大的負擔；
二是處理效果不佳，由於文字長度超出模型的處理範圍，模型往往難以捕捉到文字中的長距離依賴關係，導致生成的內容質量下降或理解出現偏差。
然而，隨著技術的不斷進步和應用場景的擴充套件，超長文字的需求正日益增長。尤其是在 Agent（智慧代理）系統中，LLM（大型語言模型）需要高效處理超長文字，以應對複雜的任務場景。
具體來說，單Agent 系統要求大語言模型持續記憶有關內容，而多 Agent 還涉及到不同 Agent 之間的互動通訊，這些需求都對模型處理超長文字的能力提出了嚴峻考驗。
未來，隨著 AI 技術的深入應用，超長文字的處理將成為衡量模型效能的重要指標之一。因此，解決超長文字處理難題，不僅是技術發展的必然要求，更是推動 AI 技術走向更廣闊應用場景的關鍵一步。
現在，這一難題終於有了解決方案——MiniMax-01 系列模型重磅開源！這次開源了兩個模型：基礎語言大模型 MiniMax-Text-01 和視覺多模態大模型 MiniMax-VL-01，兩個模型都擁有長達 400W token 的長文字輸入視窗（全球最長），首次大規模落地線性注意力機制，整體模型引數量高達 4560 億。
無論你是開發者、研究者，還是企業使用者，現在都可以輕鬆體驗這一革命性技術帶來的便利。
來自中國公司的優秀模型：
外國網友：剛剛試了一下，效果很好，令人印象深刻
行業領先的長文處理能力！
MiniMax-01 系列是 MiniMax 於 2025 年初開源的革命性大模型，專為超長文字處理設計，透過創新的線性注意力架構，實現了效能與效率的雙重突破。在多項基準測試中，MiniMax-Text-01與 MiniMax-VL-01 的表現與海內外頂尖大模型不相上下，甚至在部分任務中實現了超越。讓我們來看看在標準資料集上的表現。
在文字任務與多模態任務上，MiniMax-01 系列的表現如下：
可以看出，在主流的學術資料集上，MiniMax-Text-01 的文字處理能力與 MiniMax-VL-01 的多模態處理能力非常亮眼，與海內外眾多優秀的模型同屬第一梯隊，實力均衡。此外，在長文字標準資料集 RULER 上，模型對於超長文字的處理更是遊刃有餘，隨著文字長度變長也不會大幅度效能指標掉點。
此外，MiniMax 還構造了真實場景下的資料集 In-house benchmark，測評模型在實際落地場景下的效能。在這個標準資料集上，MiniMax-Text-01 模型和 MiniMax-VL-01 模型的表現分別是：
綜合來看這幾個任務上各個模型的表現，不難看出，MiniMax-01 系列模型面對超長文字擁有非常出色的語言處理能力與多模態處理能力。筆者使用了西遊記的前 5 回的文字進行實際場景測試。
具體步驟是，首先將小說文字作為模型輸入，然後讓模型總結文字描述的情節，並要求概括成 200 字以內。此時，模型的輸出是：
可以看出模型準確地理解了前五回的內容並精準地給出了符合要求的摘要文字，對於複雜的長文字資訊能夠輕鬆理解。
面對更加複雜的任務，MiniMax-01 同樣可以輕鬆處理。如報告所展示，給模型一個論文的 PDF 檔案，讓它提煉出重點資訊，並在適當的地方配上圖片。此時，模型可以給出如下的輸出：
可以看出，生成的摘要內容準確，格式規範，配色舒適。
黑科技揭秘：線性注意力架構
如何在保證高效能的同時儘可能降低時延？MiniMax 透過創新的模型架構給出了答案。
MiniMax-01 的核心創新在於其線性注意力機制。儘管線性注意力此前已被業界廣泛研究，但從未以如此大的規模在實際場景下實現。MiniMax 在報告中提供了關於演算法設計和工程最佳化的全面細節。讓我們來看看具體如何實現。
上圖展示的是 MiniMax 的架構圖。可以看出，相比傳統的 Transformer 架構，主要的改進有以下幾點：
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Lightning Attention 模組：實現線性複雜度的注意力計算，大幅降低計算成本。
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MoE 結構：透過混合專家模型（Mixture of Experts）增大訓練引數量，同時減少啟用引數量。
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混合架構：每八層線性注意力混合一個標準的 Softmax 注意力層，確保模型在快速響應的同時保持高效能。
除了架構層面的創新以外，MiniMax 還在算力層面進行最佳化，並在計算叢集上實現了推訓一體的設計。實現了高效的計算資源利用。
可以看出，文字越長，MiniMax-Text-01 的領先優勢更大。相比其他模型的指數增長，MiniMax-Text-01 的推理延遲緩慢地線性增長。正是這些黑科技的加持，才打磨出如此驚豔的 MiniMax-01 系列模型，實現對超長文字又快又好地處理。
真旗艦，真開源！
MiniMax 秉持開源精神，全面開放 MiniMax-Text-01 的模型權重、框架設計及工程實踐細節，旨在推動AI技術的普及與發展，展現了其技術領導力與社會責任感。透過開源，MiniMax 希望與全球開發者共同推動AI技術的進步。他們將自己的貢獻總結為：
1. 框架貢獻：提供了一套完整的模型設計與實驗方法論，幫助研究者和開發者更高效地探索模型最佳化、資料集構建及演算法改進。
2. 資料貢獻：介紹了一個用於構建和分析現實世界評估集的框架。針對真實場景構建了評估集，以推動社群能夠更加準確地評估模型的長文字能力。
3. 權重貢獻：公開了 MiniMax-Text-01 的訓練權重，並提供了一個經濟實惠的 API（業內價格最低）。模型開源在海螺 AI平臺。
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海螺 AI 官網：
https://hailuoai.com/
更多技術文件和使用指南，請訪問官方開放平臺：
https://intl.minimaxi.com/document/platform%20introduction?key=66701c8e1d57f38758d58198
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