MiniMax-01 技术报告深度解读与 DeepSeek-V3 对比

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原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/18653363414 一、MiniMax-01 概述 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。 二、MiniMax-01 的核心创新点 1. 线性注意力机制 与高效扩展 线性注意力机制的选择： MiniMax-01 选择了线性注意力机制，而非传统 Transformer 架构中的 softmax 注意力机制。这是因为线性注意力机制在理论上具有线性时间复杂度 ，更适合处理长序列 。 具体来说，MiniMax-01 采用的是 闪电注意力 (Lightning Attention)，这是对线性注意力机制的一种 I/O 感知优化实现，旨在解决现有线性注意力机制中计算效率的主要瓶颈——因果语言建模中的缓慢累积和 (cumsum) 操作。 核心创新：将注意 ………………………………