MiniMax-01 与 DeepSeek-V3 对比

MiniMax-01和DeepSeek-V3都是致力于突破现有LLM性能瓶颈的创新模型，各有侧重：•MiniMax-01更注重长上下文处理能力，其线性注意力机制和混合架构使其在处理超长序列时更具优势。•DeepSeek-V3则在保持高效训练和推理的同时，在数学和编码任务上表现出色，并且在长上下文理解方面也展现出强大的能力。两者都采用了MoE架构和先进的训练策略，在提升模型性能的同时，也考虑了训练成

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1876人浏览 · 2025-01-20 11:01:49

AIBigModel · 2025-01-20 11:01:49 发布

作者：雅各布，代码智能Copilot&高性能分布式机器学习系统
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/18653363414

MiniMax-01 与 DeepSeek-V3 对比

方面	MiniMax-01	DeepSeek-V3
模型架构	基于线性注意力机制，采用混合架构 (Hybrid-Lightning)，并集成了 MoE 架构。	基于 Transformer 架构，采用 MLA 和 DeepSeekMoE 架构，并引入了辅助损失无关的负载均衡策略。
参数规模	4560 亿总参数，459 亿激活参数。	6710 亿总参数，370 亿激活参数。
训练数据	14.8 万亿 token，涵盖学术文献、书籍、网络内容和编程代码等。	14.8 万亿 token，涵盖高质量、多样化的文本数据，并优化了数学和编程样本的比例。
训练策略	采用三阶段训练方法，将上下文窗口扩展到 100 万 token，并最终外推到 400 万 token。	采用两阶段上下文扩展训练，将上下文窗口从 4K 扩展到 32K，再扩展到 128K。
训练成本	未明确说明，但强调其训练效率高。	278.8 万个 H800 GPU 小时，总成本约为 557.6 万美元。
多模态能力	MiniMax-VL-01通过集成图像编码器和图像适配器，扩展了模型的多模态理解能力。	未提及多模态能力。
性能表现	在长上下文处理方面表现出色，在 Ruler 和 LongBench-V2 等长上下文基准测试中表现优异。	在大多数基准测试中表现优异尤其是在数学和编码任务上在长上下文理解任务中，DeepSeek-V3也展现出强大的能力，例如在 FRAMES 和 LongBench v2 上表现优异。
优势	-线性注意力机制和混合架构使其在处理超长上下文时更具优势。 - MoE 架构和全局路由策略提高了训练效率。 - 变长环注意力和改进的 LASP 算法进一步提升了长上下文处理能力。	- MLA 和 DeepSeekMoE 架构在保证高效训练和推理的同时，实现了强大的性能。 - 辅助损失无关的负载均衡策略和多 token 预测训练目标提升了模型性能。 - FP8 混合精度训练框架降低了训练成本。
局限性	- 混合架构中仍保留部分 softmax 注意力层。可能影响长上下文处理效率。 - 复杂编程任务的性能有待提升。 - 缺乏对长上下文检索和推理能力的更深入评估。	- 推荐的部署单元较大，可能对小型团队造成负担。 - 推理速度仍有提升空间。