【亿邦原创】每个人心中都有一个魔法世界。
小男孩Will的书桌上落下一杯金币，每次触摸金币，他都会穿梭不同空间：有时候他是走向城堡的少年骑士，有时候他是悬崖上与巫师搏斗的少年勇士，前一瞬他还在骑着北极熊在冰川上前行，后一瞬他已经乘着巨龙穿梭在电闪雷鸣中……每一个世界都栩栩如生，每个世界他都在经历意想不到的惊喜。
“Mom，I’ve got magic！”Will欢呼。这枚神奇的金币带他走进无数个幻想世界，这枚金币到底什么来头？金币翻转，上刻着几个单词：MiniMax。
这是MiniMax最新款视频模型生成的将近2分钟的小男孩奇幻世界环游记。
8月31日，在MiniMax Link伙伴日上，MiniMax创始人、CEO闫俊杰发布了这款AI高清视频生成模型技术：abab-video-1。这是MiniMax继文本、音乐、声音之后发布的又一款AI模型，目前可以在海螺AI中免费使用，最高支持原生1280*720的25fps，生成时长6秒。
闫俊杰透露，这款视频模型研发时间近一年，一周前刚完成，“我们第一次把它做出来就跑了一个分数，它是benchmark上最好的视频模型。”
此外，MiniMax还推出音乐模型，可以合成纯音乐，帮制作人快速构建歌曲的基本结构，由歌手自由演绎主唱或和声部分。目前MiniMax语音模型已实现对粤语、日语、韩语、西班牙语等多语种支持的升级。
视频模型和音乐模型背后是MiniMax底层模型的进一步突破。闫俊杰介绍，MiniMax持续在模型算法上做创新，并推出基于MOE（混合专家）+Linear Attention（线性注意力）的新一代模型技术。
Linear Attention是一种一种新型的线性注意力机制，在遇到显存瓶颈之前，无限增大序列长度并不会对于模型训练速度产生负面影响。这让无限长度的输入和输出成为了可能。通过新型线性模型架构，MiniMax大模型能在单位时间内更加高效地训练海量数据，极大地提升了模型的实用性和响应速度。
在与GPT-4o同一代模型能力对比上，新一代模型处理10万token时效率可提升2-3倍，并且随着长度越长，提升越明显。相比于通用Transformer架构，新架构的原生线性计算复杂度大幅减少了大模型的训练和推理成本。在128K的序列长度下，新架构成本减少90%以上。
同时，闫俊杰还预告，基于MOE+Linear Attention的文本模型abab 7将于未来数周内正式发布。
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文章来源：亿邦动力
