如何調(diào)用 Minimax 的 API
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在當(dāng)前技術(shù)環(huán)境中，處理長(zhǎng)上下文一直是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的難題。MiniMax-01系列通過(guò)其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，在這方面取得了突破。在每8層模型中，有7層使用基于Lightning Attention的線性注意力，1層使用傳統(tǒng)的SoftMax注意力。這種設(shè)計(jì)大大提高了模型處理長(zhǎng)文本的能力，使其在長(zhǎng)文任務(wù)中的性能衰減顯著減緩，尤其是在與Google的Gemini模型的對(duì)比中表現(xiàn)突出。
線性注意力是一種通過(guò)降低注意力計(jì)算復(fù)雜度來(lái)提升模型效率的方法。在MiniMax-01中，這種注意力機(jī)制被成功擴(kuò)展到商用模型級(jí)別，使其能夠在長(zhǎng)上下文任務(wù)中表現(xiàn)出色。通過(guò)這種機(jī)制，MiniMax在400萬(wàn)token的Needle-In-A-Haystack檢索任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。
MiniMax認(rèn)為2025年將是Agent高速發(fā)展的關(guān)鍵年份。無(wú)論是單Agent系統(tǒng)還是多Agent系統(tǒng)，都需要更長(zhǎng)的上下文來(lái)支持持續(xù)記憶和大量通信。MiniMax-01系列模型的推出，正是為了滿足這一需求，邁出建立復(fù)雜Agent基礎(chǔ)能力的第一步。通過(guò)其強(qiáng)大的上下文處理能力，MiniMax為Agent系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)強(qiáng)大的工具，幫助他們更好地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)。
得益于架構(gòu)創(chuàng)新、效率優(yōu)化以及集群訓(xùn)推一體設(shè)計(jì)，MiniMax能夠以業(yè)內(nèi)最低的價(jià)格區(qū)間提供文本和多模態(tài)理解的API服務(wù)。標(biāo)準(zhǔn)定價(jià)為輸入token1元/百萬(wàn)token，輸出token8元/百萬(wàn)token。這種價(jià)格策略不僅降低了技術(shù)使用的門檻，也吸引了大量開(kāi)發(fā)者參與到MiniMax平臺(tái)的使用中。
MiniMax開(kāi)放平臺(tái)不僅提供了廣泛的API服務(wù)，還為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)新的空間。通過(guò)平臺(tái)，開(kāi)發(fā)者可以輕松地調(diào)用MiniMax的強(qiáng)大功能，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的配置和維護(hù)，從而將更多精力投入到應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化上。
在業(yè)界主流的文本和多模態(tài)理解測(cè)評(píng)中，MiniMax-01系列在多數(shù)任務(wù)上追平了海外公認(rèn)的先進(jìn)模型GPT-4o-1120和Claude-3.5-Sonnet-1022。特別是在長(zhǎng)文任務(wù)上，與Google的Gemini模型相比，MiniMax-Text-01隨著輸入長(zhǎng)度增加，性能衰減最慢，顯著優(yōu)于Gemini。這種性能表現(xiàn)不僅驗(yàn)證了其架構(gòu)設(shè)計(jì)的有效性，也為MiniMax在多模態(tài)領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
MiniMax-VL-01在多模態(tài)理解測(cè)試集中表現(xiàn)出色，通過(guò)結(jié)合視覺(jué)和文本信息，該模型能夠處理復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù)，如圖像識(shí)別和文本生成。其在多模態(tài)任務(wù)中的領(lǐng)先表現(xiàn)，使其成為行業(yè)中的佼佼者。
MiniMax-01系列模型已在GitHub開(kāi)源，并將持續(xù)更新。通過(guò)開(kāi)源，MiniMax不僅為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)學(xué)習(xí)和使用其模型的機(jī)會(huì)，也通過(guò)社區(qū)的反饋和貢獻(xiàn)不斷優(yōu)化和改進(jìn)模型。開(kāi)源地址：MiniMax-AI
開(kāi)源不僅推動(dòng)了技術(shù)的透明化和共享，也為MiniMax吸引了大量的開(kāi)發(fā)者和研究者加入到其生態(tài)系統(tǒng)中。通過(guò)社區(qū)的力量，MiniMax能夠更快速地響應(yīng)用戶需求和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，從而保持其在技術(shù)前沿的地位。
為了展示MiniMax-01系列的應(yīng)用，我們?cè)诖颂峁┮粋€(gè)簡(jiǎn)單的代碼示例，展示如何調(diào)用MiniMax的API服務(wù)：
import requests
url = "https://api.minimax-ai.com/v1/text/generate"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "minimax-text-01",
"prompt": "請(qǐng)生成一段關(guān)于MiniMax開(kāi)源模型的介紹。",
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())問(wèn)：MiniMax-01系列模型的主要特點(diǎn)是什么？
問(wèn)：如何開(kāi)始使用MiniMax的API服務(wù)？
問(wèn)：MiniMax-01系列模型在學(xué)術(shù)界的表現(xiàn)如何？
問(wèn)：MiniMax的線性注意力機(jī)制有何優(yōu)勢(shì)？
問(wèn)：MiniMax的開(kāi)源地址是什么？
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