虽说如今新大模型发布必须有点拿得出手的干货,但MiniMax这次发布的M1推理模型还真是太亮眼了不止亿点点了,看到MiniMax官推发布的消息,真的震惊,MiniMax-M1既做到了超长上下文,又做到了更高的训练效率,而且还只花费了53万美元的强化学习训练成本,完全满足了『既要又要还要』的心理诉求,这真是颠覆大模型格局的改进。
我们来具体看看MiniMax-M1到底有多少亮点: 基准榜单成绩推理模型的表现,重要指标就是在数学和编程领域…。
如何评价Google刚刚发布的 Gemini Diffusion? 会代替自回归模型成为下一代模型吗?
为何Microsoft能一直留在中国市场?
如何看待国内开源项目的不可持续性?
为什么有些门开关时特别容易夹手?背后的设计缺陷可能有哪些?
夸克网盘有可能超越百度网盘吗?
为什么在日本游戏中会使用紫色来表示中毒或者有毒的设计?