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简而言之，非常（非常）棒的论文/模型，有很多细节和实验细节，与7/8 Lightning attn混合，与deepseek、deepnorm、WSD计划不同的MoE策略，大约2000个H800用于训练，大约12T个token。博客：https://huggingface.co/blog/eliebak/minimax01-deepdive

讨论总结

主题围绕405B MiniMax MoE展开。多数人对该模型深度解析文章表示肯定，赞赏其内容详尽，也认可模型的性能表现，如上下文长度和在长基准测试中的表现。有人喜爱开源与闭源模型竞争的趋势并对未来成果表示乐观。同时存在模型对比观点，指出在逻辑测试方面相比其他模型的不足，还有人询问模型的RAG情况及提示格式。总体氛围积极。

主要观点

  1. 👍 对405B MiniMax MoE的深度解析内容详尽表示赞赏
    • 支持理由：解析涵盖很多细节和实验细节等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 模型具有优秀的性能表现
    • 正方观点：上下文长度惊人、在长基准测试中表现好、数据令人印象深刻。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 喜爱开源权重模型与闭源模型竞争的趋势
    • 支持理由：未提及具体理由，但表达喜爱。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 在逻辑测试方面不如deepseek
    • 正方观点：在快速逻辑问题测试中表现差很多。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 关注模型的RAG情况及提示格式
    • 支持理由：想要深入了解模型应用或工作原理。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Oh wow! that’s pretty elaborate - thanks a lot for the deep dive!”
    • 亮点：表达出对深度解析内容详尽的惊叹与感谢。
  2. “🤔 FiacR: Insane context length and killing it on longbench (without CoT).”
    • 亮点：强调模型的上下文长度和在长基准测试中的出色表现。
  3. “👀 Uhlo：Wow why did I miss this release? Seems to be pretty SOTA! Thanks for the post!”
    • 亮点：对错过发布感到惊讶，认为模型可能是最先进的并感谢发帖者。
  4. “😏 Utoko：The 4M content window is cool but in a couple test in their chat it is a lot worse in my quick logic questions test than deepseek.”
    • 亮点：指出模型的4M内容窗口很酷，但逻辑测试表现不如其他模型。
  5. “🤓 At the risk of sounding like a broken record: What is the grounded/ sourced RAG situation with this model? Any specific prompt format?”
    • 亮点：表达对模型RAG情况和提示格式的关注。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，只是在模型性能对比方面存在不同观点，如在逻辑测试上与deepseek的比较。可能的原因是大家从不同的应用场景或测试角度来评价模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的RAG情况及提示格式可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果更多关于模型的深入功能（如RAG）被探讨清楚，可能会对相关的人工智能模型研究或应用产生推动作用。

详细内容：

标题：关于 405B MiniMax MoE 的热门讨论

最近，Reddit 上一篇题为“405B MiniMax MoE technical deepdive”的帖子引起了广泛关注。该帖子内容丰富，包含诸多细节和实验详情，还提到了与 7/8 Lightning attn 的混合、不同于 deepseek 的 MoE 策略、deepnorm、WSD 调度，训练约用 2000 H800，约 12T 令牌，并附上了博客链接https://huggingface.co/blog/eliebak/minimax01-deepdive。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人惊叹于这篇深度分析，非常喜欢开放权重模型与闭源模型竞争的近期趋势，并坚信到 2025 年底会有更好的发展。有人询问是否有在 Hugging chat 上部署的计划。还有人指出其在特定的快速逻辑问题测试中表现不如 deepseek，所以不会使用，但希望 Lightning attn 与 4M 令牌能有所改进。有人对其令人印象深刻的数字表示称赞。有人质疑为何只有谷歌登录，认为这似乎不太靠谱。有人询问这个模型的基础/来源 RAG 情况以及是否有特定的提示格式。

有用户分享道：“23 小时前上传。4M 内容窗口很酷，但在我几次快速逻辑问题测试中，它在聊天中的表现比 deepseek 差很多。所以这不是我会使用的模型，但我希望 Lightning attn 与 4M 令牌能发挥作用。”

在讨论中，大家对于模型的优势和不足有着不同的看法。有人对模型的创新和表现给予高度评价，也有人对其实际应用中的某些方面提出了质疑。但总体来说，对于模型的探索和讨论十分热烈，展现了大家对新技术的关注和思考。