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MiniMax - 01似乎是一个非常好的模型，那么为什么他们忽略它呢？

讨论总结

[帖子主题是MiniMax - 01未被Livebench基准测试，大家对此发表了不同看法。有人指出MiniMax - 01有创新之处如长文本处理能力，有人推测未被测试是知名度不够，还有人认为模型性能中等，也有人评价了该模型在不同任务如创作和编码方面的表现。整体讨论比较平和理性。]

主要观点

  1. 👍 不知道MiniMax - 01被Livebench忽略的原因
    • 支持理由：无（只是提出疑问）
    • 反对声音：无
  2. 🔥 MiniMax - 01有长文本处理等有趣创新，值得深入研究
    • 正方观点：长文本处理能力在很多任务中有价值
    • 反方观点：无
  3. 💡 MiniMax - 01未被基准测试可能是因为知名度不够
    • 正方观点：没有足够宣传所以未被关注
    • 反方观点：无
  4. 💡 MiniMax - 01性能处于中等水平
    • 正方观点：测试结果与其他模型对比处于一定水平，性价比在前40%
    • 反方观点：无
  5. 💡 MiniMax - 01在小说创作方面输出充满陈词滥调，在编码方面表现不错
    • 正方观点：根据实际使用得出该结论
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 I don’t know. It has some very interesting innovations, especially the long context – this alone frankly means people should be looking at it much more closely.”
    • 亮点：指出MiniMax - 01长文本处理创新值得关注
  2. “🤔 Not enough publicity I think.”
    • 亮点：对MiniMax - 01未被基准测试提出一种推测
  3. “👀 unknown model from unknown company with mediocre performance doesn’t tent to generate a lot of interest.”
    • 亮点：从公司不知名和性能中等角度分析MiniMax - 01未被关注的原因
  4. “😂 The vibe of model is off. Unusable for fiction, as output is choke full of cliche, like you are dealing with Qwen2.5 14b.”
    • 亮点：形象地指出MiniMax - 01在小说创作方面的问题
  5. “🤔 For coding it is actually quite good.”
    • 亮点：对MiniMax - 01在编码方面的表现给予肯定

情感分析

[总体情感倾向比较中性客观，主要分歧点较少。大家基本是从不同角度分析MiniMax - 01未被基准测试的可能原因或者阐述该模型的特点。可能是因为这是一个关于技术模型的讨论，大家更注重事实和理性分析。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[根据目的选择不同模型这一观点可能引发后续讨论，比如如何根据具体任务选择合适模型]
  • 潜在影响：[如果更多人关注到MiniMax - 01的特点，可能会影响其在相关领域的应用推广，也可能促使Livebench重新考虑对其进行基准测试]

详细内容：

标题：为何 Livebench 不测评 MiniMax-01？

最近，Reddit 上有个热门讨论帖子：“Why does livebench not benchmark MiniMax-01?” 该帖子获得了不少关注，引发了众多用户的热烈讨论。帖子中提出 MiniMax-01 似乎是个不错的模型，却被忽视了，究竟为何？

讨论焦点与观点分析： 有人表示：“它有一些非常有趣的创新，尤其是长上下文这一点，仅这一点就意味着人们应该更密切地关注它。即使基准测试不像某些强大的模型那样出色，但在很多任务中，超过 100 万个标记的实际连贯性还是有用的。” 还有人提到：“MiniMax 是第一个利用线性注意力的语言模型（除了 Jamba）。” 也有人认为：“可能是宣传不够，不太清楚，说实话。”

有人经过测试后评价道：“这是一个来自不知名公司的不知名模型，性能一般，不太容易引起太多兴趣。上周我测试了它，结果大约在 WizardLM-2 8x22B 或 Llama3.0 70B 水平。在大多数测试领域表现平平，性价比排在前 40%，不算贵但也不算特别便宜。在中文输出或格式遵循方面有些小问题，但还不至于无法使用。总的来说，对我来说是个很一般的模型。”

有人感谢上述的分析，并表示这可能是在长上下文方面表现最好的模型之一，而且该公司还有非常受欢迎的视频和音频模型。

有人则反驳称测试者过于挑剔，也许是个好的评估者但不是个好的用户。

还有人评价说这个模型的氛围不对，用于写小说不行，输出充满陈词滥调，像在跟 Qwen2.5 14b 打交道，但用于编码其实相当不错。也有人认为这个模型适用于连续和长期的任务，已经表明这是用于代理的，所以为了准确性和一致性会消耗标记，创造力也会消耗标记，所以人们需要根据自己的目的寻找不同的模型。

关于 MiniMax-01 模型为何未被 Livebench 测评以及其性能和适用场景，大家众说纷纭，仍存在较大的争议。但通过这些讨论，让我们对这个模型有了更全面的认识。