本文介绍了MiniMax-01系列模型，该模型是专为超长文本处理设计的。文章阐述了现有模型处理超长文本时面临的挑战，以及MiniMax-01系列模型的解决方案。该模型拥有长达400W token的长文本输入窗口，通过创新的线性注意力架构，实现了性能与效率的双重突破。在多项基准测试中，MiniMax-Text-01与MiniMax-VL-01的表现与海内外顶尖大模型不相上下。文章还介绍了模型的开源细节，包括框架、数据和权重贡献，并提供了访问海螺AI平台的链接。
这是为了推动AI技术的普及与发展，展现其技术领导力与社会责任感。
在大语言模型领域，超长上下文的处理一直是一个亟待攻克的关键瓶颈。现有的模型在处理超长文本时，往往面临两大挑战：
一是资源消耗过大，无论是计算资源还是存储资源，超长文本的处理都会给系统带来巨大的负担；
二是处理效果不佳，由于文本长度超出模型的处理范围，模型往往难以捕捉到文本中的长距离依赖关系，导致生成的内容质量下降或理解出现偏差。
然而，随着技术的不断进步和应用场景的扩展，超长文本的需求正日益增长。尤其是在 Agent（智能代理）系统中，LLM（大型语言模型）需要高效处理超长文本，以应对复杂的任务场景。
具体来说，单Agent 系统要求大语言模型持续记忆有关内容，而多 Agent 还涉及到不同 Agent 之间的交互通讯，这些需求都对模型处理超长文本的能力提出了严峻考验。
未来，随着 AI 技术的深入应用，超长文本的处理将成为衡量模型性能的重要指标之一。因此，解决超长文本处理难题，不仅是技术发展的必然要求，更是推动 AI 技术走向更广阔应用场景的关键一步。
现在，这一难题终于有了解决方案——MiniMax-01 系列模型重磅开源！这次开源了两个模型：基础语言大模型 MiniMax-Text-01 和视觉多模态大模型 MiniMax-VL-01，两个模型都拥有长达 400W token 的长文本输入窗口（全球最长），首次大规模落地线性注意力机制，整体模型参数量高达 4560 亿。
无论你是开发者、研究者，还是企业用户，现在都可以轻松体验这一革命性技术带来的便利。
来自中国公司的优秀模型：
行业领先的长文处理能力！
MiniMax-01 系列是 MiniMax 于 2025 年初开源的革命性大模型，专为超长文本处理设计，通过创新的线性注意力架构，实现了性能与效率的双重突破。在多项基准测试中，MiniMax-Text-01与 MiniMax-VL-01 的表现与海内外顶尖大模型不相上下，甚至在部分任务中实现了超越。让我们来看看在标准数据集上的表现。
在文本任务与多模态任务上，MiniMax-01 系列的表现如下：
可以看出，在主流的学术数据集上，MiniMax-Text-01 的文本处理能力与 MiniMax-VL-01 的多模态处理能力非常亮眼，与海内外众多优秀的模型同属第一梯队，实力均衡。此外，在长文本标准数据集 RULER 上，模型对于超长文本的处理更是游刃有余，随着文本长度变长也不会大幅度性能指标掉点。
此外，MiniMax 还构造了真实场景下的数据集 In-house benchmark，测评模型在实际落地场景下的性能。在这个标准数据集上，MiniMax-Text-01 模型和 MiniMax-VL-01 模型的表现分别是：
综合来看这几个任务上各个模型的表现，不难看出，MiniMax-01 系列模型面对超长文本拥有非常出色的语言处理能力与多模态处理能力。笔者使用了西游记的前 5 回的文本进行实际场景测试。具体步骤是，首先将小说文字作为模型输入，然后让模型总结文本描述的情节，并要求概括成 200 字以内。此时，模型的输出是：
可以看出模型准确地理解了前五回的内容并精准地给出了符合要求的摘要文本，对于复杂的长文本信息能够轻松理解。
面对更加复杂的任务，MiniMax-01 同样可以轻松处理。如报告所展示，给模型一个论文的 PDF 文件，让它提炼出重点信息，并在适当的地方配上图片。此时，模型可以给出如下的输出：
可以看出，生成的摘要内容准确，格式规范，配色舒适。
黑科技揭秘：线性注意力架构
如何在保证高性能的同时尽可能降低时延？MiniMax 通过创新的模型架构给出了答案。
MiniMax-01 的核心创新在于其线性注意力机制。尽管线性注意力此前已被业界广泛研究，但从未以如此大的规模在实际场景下实现。MiniMax 在报告中提供了关于算法设计和工程优化的全面细节。让我们来看看具体如何实现。
上图展示的是 MiniMax 的架构图。可以看出，相比传统的 Transformer 架构，主要的改进有以下几点：
Lightning Attention 模块：实现线性复杂度的注意力计算，大幅降低计算成本。
MoE 结构：通过混合专家模型（Mixture of Experts）增大训练参数量，同时减少激活参数量。
混合架构：每八层线性注意力混合一个标准的 Softmax 注意力层，确保模型在快速响应的同时保持高性能。
除了架构层面的创新以外，MiniMax 还在算力层面进行优化，并在计算集群上实现了推训一体的设计。实现了高效的计算资源利用。可以看出，文本越长，MiniMax-Text-01 的领先优势更大。相比其他模型的指数增长，MiniMax-Text-01 的推理延迟缓慢地线性增长。正是这些黑科技的加持，才打磨出如此惊艳的 MiniMax-01 系列模型，实现对超长文本又快又好地处理。
真旗舰，真开源！
MiniMax 秉持开源精神，全面开放 MiniMax-Text-01 的模型权重、框架设计及工程实践细节，旨在推动AI技术的普及与发展，展现了其技术领导力与社会责任感。通过开源，MiniMax 希望与全球开发者共同推动AI技术的进步。他们将自己的贡献总结为：
1. 框架贡献：提供了一套完整的模型设计与实验方法论，帮助研究者和开发者更高效地探索模型优化、数据集构建及算法改进。
2. 数据贡献：介绍了一个用于构建和分析现实世界评估集的框架。针对真实场景构建了评估集，以推动社区能够更加准确地评估模型的长文本能力。
3. 权重贡献：公开了 MiniMax-Text-01 的训练权重，并提供了一个经济实惠的 API（业内价格最低）。模型开源在海螺 AI平台。
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更多技术文档和使用指南，请访问官方开放平台：
https://intl.minimaxi.com/document/platform%20introduction?key=66701c8e1d57f38758d58198
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