MiniMax大模型已有日均 30 亿次 AI 交互量，每日处理3万亿token。 基于MOE（混合专家架构）+ Linear Attention（线性注意力）的新一代模型技术的应用与多项最新研发成果，也在伙伴日中与大家见面。

abab 6.5 系列模型，2024 年 4 月 17 日正式推出，在 MoE 还没有成为行业共识时， MiniMax 花了 80% 以上的精力下注 MoE，并于今年 1 月，发布了国内首个基于 MoE 架构的 abab 6。在过去的三个月里，进一步地挖掘了 MoE 架构的潜力，研发出了更强大的 abab 6.5系列。

2024年4月19日 · 总的来说，MiniMax的abab-6系列模型在性能、应用场景和运算效率等方面都表现出色，是国内首个千亿参数以上的基于MoE结构的大语言模型，具备处理复杂任务的能力，并在多个测试集上表现更好。

2024年4月18日 · 2024 年 4 月 17 日，MiniMax 正式推出abab 6.5 系列模型。 在 MoE 还没有成为行业共识时，MiniMax 花了 80% 以上的精力下注 MoE，并于今年 1 月，发布了国内首个基于 MoE 架构的 abab 6。

abab6是来自 MiniMax 的最新模型，国内首个采用 MoE架构。 官方宣称新模型在指令跟随，任务理解方面都有不小突破，较自己上一代abab5.5有大幅提升，但离 GPT-4 有不小差距。 本次评测基于 海螺问问。 基础题采用 负向打分，即出现相应负向情况，扣1分。 最后按扣分从少到多排序。 基础题考察模型基本功：指令理解，阅读理解，逻辑推理，数学计算，科学常识，翻译， 机器幻觉 等共9个分类。 基础题都有明确且固定的答案，并且对答案也有明确约束，如字数，格式，知 …

2024年1月23日 · 今天，经过了半个月的部分客户的内测和反馈， MiniMax 全量发布大语言模型 abab6， 为国内首个 MoE 大语言模型。 在 MoE 结构下，abab6 拥有大参数带来的处理复杂任务的能力，同时模型在单位时间内能够训练足够多的数据，计算效率也可以得到大幅提升。 改进了 abab5.5 在处理更复杂、对模型输出有更精细要求场景中出现的问题。 我们会在这篇文章中与大家分享为什么使用 MoE 架构，abab 6 大语言模型的测评情况，以及在最后附上申请使用的链接 …

2024年1月8日 · MiniMax“abab”大模型能力适用于大多数文本处理相关的场景，如逻辑推理、文本续写、文案生成、文本扩写、文本改写、内容摘要、代码生成、知识检索等。

2024年4月18日 · abab 6.5是国内 AI 初创企业 MiniMax 稀宇科技今日正式推出的 MoE 混合专家模型架构的系列大模型，核心能力开始接近 GPT-4、 Claude-3、 Gemini-1.5。 abab 6.5 系列包含两个模型：

abab6.5是由MiniMax公司研发的先进大语言模型，属于MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）架构。 该模型包含万亿参数，支持200k tokens的上下文长度，能够处理大规…

2024年1月24日 · MiniMax发布了全量的MoE大语言模型abab6，它在处理复杂任务和提升训练效率上有所改进。 文章介绍了使用MoE架构的原因，分享了abab6的测评结果，以及邀请用户参与体验和提供反馈。