Какой объем контекста поддерживает MiniMax-01?

Модель обладает внушительным контекстным окном, превышающим 1 миллион токенов, что позволяет обрабатывать целые книги или обширные технические архивы.

В чем особенность архитектуры этой модели?

MiniMax-01 использует гибридный подход, объединяя специализированные модули для генерации текста и понимания изображений при общем количестве параметров в 456 миллиардов.

Можно ли использовать MiniMax-01 через alltokens?

Да, данная модель доступна для интеграции и использования через платформу alltokens с поддержкой всех основных параметров генерации.

MiniMax: MiniMax-01

MIMinimaxОбновлено: 15 января 2025 г.

MiniMax-01 — это мощная мультимодальная модель, объединяющая текстовую генерацию и глубокое понимание изображений. Благодаря архитектуре с 456 миллиардами параметров и огромному контекстному окну, она эффективно справляется с анализом сверхдлинных документов и сложных визуальных данных.

Использовать через API

Метрики

Вход

25 ₽/M

Выход

137 ₽/M

Контекст

1M tokens

Параметры

Релиз

15 января 2025 г.

Поддерживаемые параметры

max_tokenstemperaturetop_p

Технический обзор

MiniMax-01 объединяет в себе модель MiniMax-Text-01 для генерации текста и MiniMax-VL-01 для анализа изображений. Модель содержит 456 миллиардов параметров, из которых 45,9 миллиарда активируются при каждом запросе, и поддерживает контекстное окно объемом до 4 миллионов токенов. Текстовая модель использует гибридную архитектуру, сочетающую механизмы Lightning Attention, Softmax Attention и систему Mixture-of-Experts (MoE). Модель для работы с изображениями построена на базе фреймворка ViT-MLP-LLM и обучена поверх основной текстовой модели.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

MiniMax: MiniMax-01Текущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

25 / 137

MiniMax: MiniMax-01Текущая

25 / 137

Модель

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Для чего

Обе модели являются передовыми мультимодальными решениями с сопоставимой архитектурой и возможностями обработки визуального контента.

Контекст

262k

Цена ₽

25 / 110

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

262k

25 / 110

Модель

Baidu: ERNIE 4.5 VL 424B A47B

Для чего

Модели относятся к классу сверхбольших систем с сотнями миллиардов параметров, ориентированных на комплексные задачи понимания текста и изображений.

Контекст

131k

Цена ₽

53 / 156

Baidu: ERNIE 4.5 VL 424B A47B

131k

53 / 156

Когда выбирать

Необходим анализ огромных массивов текстовых данных или длинных документов в рамках одного запроса
Требуется высокая точность в задачах, сочетающих распознавание визуальных образов и текстовую аналитику
Нужна модель с высокой мощностью параметров для решения сложных логических задач

Когда не выбирать

Для простых текстовых задач, где достаточно возможностей менее ресурсоемких моделей
Если требуется мгновенный отклик в легковесных чат-ботах без мультимодальных функций
В сценариях с жесткими ограничениями на объем передаваемых данных при каждом запросе