MiniMax M2

MiniMax M2

原文第 13 节。MiniMax(MiniMax)在 M1 之后发布的旗舰。benchmark 表现目前被认为是开源 SOTA。

关键背景

  • M1(2025-06)用了 lightning attention(线性 attention 变体),456B 总参 / 46B 激活
  • M2(2025-12 之后)回退到 full attention——团队公开说 linear attention 在生产 LLM 里 tricky,普通 prompt 看起来 OK,但 reasoning / multi-turn / agent 掉点严重

Figure 37: MiniMax-M2 benchmark performance compared to other popular open-weight and proprietary LLMs.

Figure 38: A timeline of the main LLMs covered in this article, next to some of the attention-hybrid models.

总体架构

MiniMax-M2 与 Qwen3 惊人相似——只有层数 / 大小等数字差异,组件几乎一样。

13.1 Per-Layer QK-Norm

QK-Norm 一般是 per-head 共用(MHA / GQA 都一样)。MiniMax-M2 的”per_layer”实现:

self.q_norm = MiniMaxText01RMSNormTP(self.head_dim * self.total_num_heads, eps=...)
self.k_norm = MiniMaxText01RMSNormTP(self.head_dim * self.total_num_kv_heads, eps=...)
  • hidden_size = num_heads * head_dim
  • RMSNorm 的 scale 向量对 每个 head 的每个 head_dim 都有独立参数

→ “per_layer” 意思是:每个 transformer block 各有自己的 QK-Norm(普通 QK-Norm 也这样),并且不是 head 间共享,而是每个 head 独立一套。

注:config 里有 sliding window 设置,但默认关闭(与 Mistral Small 3.1 类似)。

Figure 39: Comparison between Qwen3 and MiniMax-M2.

13.2 MoE Sparsity

  • 没有 shared expert(与 Qwen3 一致,与 Qwen3-Next 不一样)
  • sparsity 极高:4.37% 激活 vs Qwen3 235B-A22B 的 9.36%
  • 同样大小下,激活参数只有 10B(Qwen3 是 22B)

13.3 [[Partial RoPE]]

类似 M1,M2 在 attention 里用 partial RoPE:

  • 每个 head 的 rotary_dim 通道才做旋转
  • 剩下 head_dim - rotary_dim 通道不变
Full RoPE:     [r r r r r r r r]
Partial RoPE:  [r r r r — — — —]

M1 README 原文:“Rotary Position Embedding (RoPE) applied to half of the attention head dimension with a base frequency of 10,000,000”

目的

“implementing RoPE on half of the softmax attention dimensions enables length extrapolation without performance degradation.”

作者猜测:长序列(特别是超过训练数据最长长度的)下,“完全不旋转” 比 “训练时没见过的剧烈旋转” 更安全。

相关笔记

  • [[QK-Norm]](普通版 vs Per-Layer 版)
  • [[Partial RoPE]]
  • [[MoE(Mixture of Experts)]]
  • [[Qwen3 系列]] —— 同期对照
  • [[Kimi 系列]] Kimi Linear —— MiniMax 是先 linear attention 后回退,Kimi 是坚持 linear

来源

原文 section 13 链接:https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison