主要观点总结
本文介绍了中国大模型的最新进展，特别是MiniMax的开源大模型MiniMax-Text-01和MiniMax-VL-01。文章总结了MiniMax模型在长文本处理、视觉多模态大模型、线性注意力机制等方面的创新，以及其在实际应用中的表现。同时，文章还讨论了长上下文窗口对大模型和Agent应用的影响，并给出了MiniMax在架构设计和计算优化方面的细节。最后，文章推荐了相关的会议和链接。
关键观点总结
关键观点1: MiniMax宣布开源两款大模型：MiniMax-Text-01和MiniMax-VL-01。
这两款模型分别在语言大模型和视觉多模态大模型领域取得了显著进展，通过严格的测试和评估证明了其性能优势。
关键观点2: MiniMax模型在长文本处理方面表现出色。
MiniMax-Text-01通过线性注意力机制实现了长文本的高效处理，并在多个基准测试中取得了优异的成绩。
关键观点3: MiniMax模型在视觉多模态大模型方面有所突破。
MiniMax通过整合轻量级视觉Transformer（ViT）模块，增强了语言模型的视觉能力，创建了视觉-语言模型MiniMax-VL-01。
关键观点4: MiniMax在长上下文处理能力方面表现出色。
其上下文窗口处理能力远超其他顶尖模型，这种能力对于实现智能客服、虚拟助手等Agent应用至关重要。
关键观点5: MiniMax的创新技术和精神令人印象深刻。
从采用MoE架构到实现业内首个大规模线性注意力架构，MiniMax的务实气质和创新精神为中国AI企业树立了榜样。
文章预览
作者 | 凌敏 最近一段时间，中国大模型频频“刷屏”。 前脚，DeepSeek V3 用 557.6 万美元的训练成本给海外大模型上了一课，后脚，MiniMax 就用两个开源大模型拿下“铁王座”。 就在 MiniMax 宣布开源的前几日，黄仁勋在 CES 2025 上构造了一个 Agent 蓝图。可以说，Agent 作为大模型落地最有价值的路径，其潜力已经得到了全世界范围的广泛认可。 而中国大模型的频频“刷屏”，也将为 Agent 的落地和爆发提供更多可能性。 1 MiniMax：新晋的全球顶级开源模型 近日，MiniMax 宣布开源两款模型：基础语言大模型 MiniMax-Text-01 和视觉多模态大模型 MiniMax-VL-01。 这是 MiniMax 的开源首秀，一出手，就是两个“王炸”：MiniMax-Text-01 在 4560 亿参数的规模上实现了线性注意力创新架构，单次激活参数 459 亿；MiniMax-VL-01 在 MiniMax-Text-01 的基础上，使用了 5120 亿个视觉 - 语言 tok
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