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鼠妈杂谈:中国传统科研院所要突破,必须走人民路线!|2025-05-31

 

年前,DeepSeek用超低成本震撼了世界,今天咱们聊聊另一家。
中国AI公司稀宇科技(MiniMax),很多人可能不知道,我们先列一下他们的成绩:
  • MiniMax-01综合能力媲美GPT-4o

  • 视频生成技术反超OpenAI Sora,海螺AI全球访问量突破2700万

一句话,这是DeepSeek之外,中国另一家世界顶尖水平的AI公司,而且也是走开源路线。
他们的技术有什么特点呢?和DeepSeek一样,这家公司也是走“底层创新”路线,两家不同点在于:
DeepSeek是深挖GPU运行效率,以速度取胜。
MiniMax是修改了大模型底层架构,实现超长文本处理。
咱们用通俗的语言介绍一下MiniMax做的事,为了避免专业术语,咱们打个比方,如果大模型类比一个公交车公司,那么:
DeepSeek是优化了公交调度算法,提高了车辆利用率,降低了票价。
MiniMax则是干脆把公交车升级成地铁,极大提升了运力。
有人可能想问,MiniMax到底是突破性创新,还是改良性创新?答案是两者都有。
其中,突破性创新的代表是:首次在千亿级参数模型中大规模部署线性注意力机制,这个创新令长文本处理的性能有了质的飞跃。
改良性创新有,通过对英伟达CUDA内核优化,推理成本降低到GPT-4o的1/10。
还有许多其他的创新点,因为术语太多,我就不列了。
但MiniMax的创新最大特点还不是单点创新,而是系统性重构,新的架构突破了传统扩展性的边界,同时训练成本相比DeepSeek继续大幅度下降。
它的改动有多大呢?和传统架构相比,堪称把马车改成汽车,动力结构到传动系统全从底层改了。
若是把这东西强行说成是优化,那就相当于声称现代科学是对“格物致知”的发展。
大家可能要问了:
专家说好的比国外差2到3代的,到底咋回事?
其实,不同认知,就在于我国传统科研院所和企业的创新机制有根本性区别。
不管是DeepSeek还是MiniMax,以及许许多多的其他国产大模型,他们多数出自中国的企业,而非学校或者研究机构。
有人说,是不是因为做大模型很费钱?其实不是这个原因,顶级科研机构的经费,不比创业公司少。
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