海螺AI官網

MiniMax不聲不響出了款讓人驚喜的生產力產品

繼 1 月推出國內首個基于 MoE 架構的千億參數量大語言模型 abab6 后，上周，通用人工智能創業公司、中國估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了萬億 MoE 模型 abab 6.5。根據 MiniMax 發布的技術報告，在各類核心能力測試中，abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界領先的大語言模型。

MiniMax 用業界標準的開源測試集測試兩個模型。abab 6.5系列包含兩個模型 abab 6.5和abab 6.5s，在知識、推理、數學、編程、指令遵從等維度與行業領先的語言模型進行了對比，結果如上。標注星號的為 MiniMax 調用API測試得到的結果，其余分數來自對應的技術報告。

據了解，MiniMax還基于自研大模型開發了一款生產力產品“海螺AI”，且目前已經接入了 abab 6.5。

“海螺AI”的網頁界面，設計很簡潔，聽說讀寫，功能覆蓋比較全面。

從產品界面上看，“海螺AI”支持速讀長文、智能搜索、免費查數據、識圖、創作文案，還支持語音通話，是少數全面覆蓋 C 端用戶對大模型主要需求的 AI 助手。從目標用戶群來看，似乎包括學生、職場人士、內容創作者。

立即體驗：https://hailuoai.com/

一、聽說俱佳：有問題？直接聊！

與 Claude -3 Opus、Mistral-Large、Gemini-1.5-Pro 等領先大語言模型相比，“海螺AI”的一大亮點是支持語音交互，也是我們最先體驗的功能。使用語音首先要有一個聽整天都不嫌膩的聲音，“海螺AI”為此提供了豐富選項，聽起來還比較自然，不會太機械和生硬。

第一次使用“海螺AI”是在花鳥市場買綠植，因為不懂行情就問了下它，小海螺展現出不錯的理解能力和反應速度，老板開價 75 塊的天堂鳥最后被我們以 65 元的價格拿下。

當對象換成思維跳躍、表達不完整甚至模糊的小孩子，“海螺AI”也能跟上節奏，給予陪伴。這位一年級小朋友第一次和它就聊得不錯，還互報了名字。

和小朋友第一次的部分內容

第二次時“海螺AI”甚至主動叫出波妞的名字，迅速拉近兩人距離。面對孩子拋出的冷笑話和諧音梗,“海螺AI”也能利落接茬。不過為了不讓話“掉在”地上，“海螺AI”有時會過于話癆。

MiniMax 創始人閆俊杰曾提到自己 80 歲的阿公第一次用“海螺AI”就和它討論了四五十分鐘的歷史人物，“之前想不到有人會這么來用它。”事實上，愿意打字和大語言模型聊上多個回合的人并不多，更多人還是習慣語音，尤其是老人、小孩和視障人士。實時語音加上手機移動，大大降低了上手門檻，也擴展了產品的應用場景，會慢慢引發很多人的需求。

找“海螺AI”練口語就是一個例子。YouTube 上很多兩年前的英語學習視頻仍有動輒千萬的播放量，足見英語學習的市場潛力。ChatGPT 剛出來時，最先涌現的一批場景應用也是口語陪練。 點擊主頁上的“和我語音通話”就能開始模式，英文說明練習口語的意圖后，“海螺AI” 切換到英語模式，發音還挺標準。

參照雅思口語主題，我們先模擬咖啡館場景互動又切換到大廠面試環節，這位免費教練都能引導你將話題展開來說。 和一些國外 AI 軟件不同，你不用太擔心嘴慢而被它搶話、打斷，交流起來比較從容。另外，聽不懂時還可以用中文發問，它也會用中文回答。

據報道， MiniMax 也是極少數下注語音大模型的團隊之一。利用長達數百萬小時高質量音頻數據進行訓練后，MiniMax 語音大模型性能在去年基礎能力上更進一步，效果已經不輸 ElevenLabs 和 OpenAI。

二、萬字長文、作業難題，輕松秒懂

如果說語音交互是“海螺AI”的一個亮點，那么長文本處理能力就是它的基礎標配。幾百上千字的文章，人類掃一眼就知道大概，一篇 10 萬字論文不睡覺也要讀上至少一天，但好的大模型只要一兩分鐘。處理長文本的能力越強，AI 助手能做的事情就越多，一直以來，長文本也是兵家必爭之地。

從介紹上看，”海螺AI”的長文速讀能力包括快速提煉論文、財報、紀要、書籍要件的關鍵信息和歸納總結，還能迅速總結微信公眾號文章的要點信息和作者觀點。不會（或者懶得）寫任何提示也沒問題，找到引導案例，上傳文檔就行。

對于媒體編輯來說，用最短時間獲取文章關鍵信息的能力很重要。我們粗暴地將冗長的斯坦福2024 AI指數報告塞進對話框，沒有任何提示，雖然響應時間有點長，但”海螺AI”還是給出了閱讀筆記，基本覆蓋報告要點。

還是沒有任何提示，“海螺AI”比較好地總結了一篇 55 頁英文學術論文的內容：

這是哈佛大學沃頓商學院教授 Ethan Mollick 在社交媒體上轉發的一篇論文，關于學生學習方法效率的實證研究，題目是 Improving Students’ Learning With Effective Learning Techniques: Promising Directions From Cognitive and Educational Psychology

谷歌 DeepMind 在 仿人足球領域取得的新進展發表在 Sience Robotics 。這一次，我們故意寫了一個比較復雜的提示，看看“海螺AI”能否遵從指令提取信息：

“我是一個對機器人技術有極大興趣的媒體從業者，但是沒有相關的技術背景。請幫我深入理解這篇最新發表研究論文，并從以下幾個方面對論文進行詳細解讀：

1.論文的研究目標是什么？要解決的重要問題是什么？這個問題對于學界或者產業發展，有什么重要意義？

2.論文提出了什么新的思路、方法或模型？跟之前的方法相比有什么特點和優勢？請盡可能參考論文中的細節進行分析。

3.論文通過什么實驗來驗證所提出方法的有效性？實驗是如何設計的？實驗數據和結果如何？請引用關鍵數據加以說明。”

這是“海螺AI”返回的結果，還不錯。我們看到“海螺AI”也支持自定義智能體，將常用的復雜提示創建成一個智能體就能省去頻繁復制粘貼提示模板的麻煩。

相關論文 Learning agile soccer skills for a bipedal robot with deep reinforcement learning

相比論文，更多人每天閱讀最多的文章可能來自微信公眾號。很多人會有“收集癖”，看到好的公眾號文章都會馬上點擊收藏，想著日后再看，但大部分人都再也沒有打開過。“海螺AI”還可以幫“收藏夾”減負。 比如，直接將《對話 MiniMax 閆俊杰：AGI 不是大殺器，是普通人每天用的產品》公眾號文章鏈接貼到對話框，就能領會要點：

如何好好睡一覺？不用讀完幾千字的文章吧，直接抓重點不好么？

在父母幫助孩子完成家庭作業方面，AI 也是一個非常有用的工具，降低家長輔導過程中的心梗幾率。 “海螺AI”還支持圖像識別（不過，一次只能輸入一張圖片），我們隨機拍下一道普通公立小學的低年級數學作業題，上傳，要求“海螺AI”用孩子聽得懂的話講解思路。

這是“海螺AI”的回復：

我們又試了試帶有奧數性質的題目，好像也可以搞定。這是我們上傳的截圖：

因為沒有事先給出任何提示，“海螺 AI ”直接用設未知數的方式解答：

低年級學生肯定看不懂，我們要求它用卡通人物的口吻、提供更適合低年級學生的解題思路，效果還不錯：

孩子說自己懂了，我們又讓“海螺AI”出題考考是不是真掌握。不過新題目只是換了個數字，沒有什么挑戰性：

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