从跑分图来看，其他方面算是中规中矩。但MRCR这项测试，也就是上下文长度测试，似乎表现出了惊人的统治力，跟其他开源模型拉开了一大截，仅略逊于Gemini2.5Pro。。 首先，MiniMax采用了一种叫“闪电注意力”的机制。其实也不算什么新机制，算一种传统注意力机制的优化版。简单来说就是让模型在处理数据时，需要读写的次数更少，因此大大提升了模型的效率，“闪电“这名字当然也是这么来的。 所以MiniMax提出了一种叫CISPO的新算法，解决方法是，稍微调低一点这些词的“影响力”，这样既能让 AI 学到关键的推理思路，又不会因为这些语气词而干扰整个训练过程。 之前，我们要测试模型的上下文长度，使用的招数叫“大海捞针”。也就是往一本书的文本里塞一条特殊的信息，比如“差评前沿部牛大了”。 所以，这测试不仅考验它能不能在信息海洋里捞到针，还要看它能不能在捞针的时候不被冗余信息冲昏头脑，可以说是非常难了。 世超也简单做了个测试。我下载了个txt版本的电子书，赫尔曼·梅尔维尔的《白鲸记》，约20万个单词。然后在里面偷偷加了句话：世超吃了生蚝后掉进了泥里。 而Gemini，则是精准说出了这句话所在的位置，第135章，而且速度也更快，甚至还识别出这句话是我自己加上去的，因为它说和上下文并无关联。。只能说不愧是第一名。 从这次发布来看，MiniMax的确还在搞自己的新东西，前一阵还发了自己的声音模型，效果也很不错，有以假乱真之势，感兴趣的差友也可以去试试。 最后提一句，MiniMax在发布M1推理模型的同时，还宣布了为期五天的连更计划，也就是说，这周每天晚上都能享受到一款新模型。不知道大的还在不在后面？还真让人有点期待了。
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📸 欧小冰记者 万士杰 摄
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📸 李珍记者 任连猛 摄
🔞 过去8年间，单卡硬件算力增长了40倍，但节点内总线带宽只增长了9倍，跨节点的网络带宽只增长了4倍，这使得集群网络通信成为当前大模型训练和推理的最大挑战。因此如果不能提升通信效率，单纯把384张昇腾卡堆起来，计算效果并不一定就比72张英伟达卡更好，因为卡间和服务器间的通信开销会抵消算力增加的收益，导致有效算力不升反降。床上108种插杆方式
