MiniMaxのハイブリッド注意機構断念記事を再検討：DeepSeek V3.2とQwen3.5の長文脈注意機構が登場した今

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで話題になったスレッド「Revisiting MiniMax’s article on their decision to drop hybrid attention now that we have 2 OS models with efficient long context attention DeepSeek V3.2 and Qwen3.5-397B-A17B」の内容を紹介します。元記事はMiniMaxがハイブリッド注意機構をやめた理由についてですが、今やDeepSeek V3.2とQwen3.5-397B-A17Bという2つのオープンソースモデルが効率的な長文脈注意機構を実現しています。これにより、注意機構の設計選択が再評価されています。ソース: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1rim2y2/revisiting_minimaxs_article_on_their_decision_to/

[名無しさん]

確かに、DeepSeek V3.2の長文脈性能はすごいね。でもMiniMaxの判断も当時は合理的だったのかも。

[名無しさん]

そうそう、当時はハイブリッド注意機構がオーバーヘッド大きかったって話だよね。今は手法が洗練された。

[名無しさん]

でもハイブリッド方式を完全に捨てるのは極端だったかも。今のモデルはまた違うアプローチだし。

[名無しさん]

Qwen3.5の397Bパラメータはデカすぎてローカルで動かせないわ。実用性はDeepSeekの方が上じゃない？

[名無しさん]

長文脈って実際どのくらい必要？普通のチャットなら8kトークンで十分じゃね？

[名無しさん]

コード生成とか論文読むときは128kとか欲しくなるよ。でもメモリ食うから現実的じゃない場合もある。

[名無しさん]

DeepSeek V3.2は128kでも効率的って言うけど、実際のベンチマークはどうなの？

[名無しさん]

RULERとかで結構いいスコア出てるよ。ただし計算コストはやっぱり高いみたい。

[名無しさん]

MiniMaxの記事、読んだけど結構納得できる内容だった。でも今見ると技術の進歩早すぎて笑う。

[名無しさん]

あの記事で一番驚いたのは、訓練時の注意機構の選択が推論速度に与える影響の大きさだわ。

[名無しさん]

推論速度重視なら、今のDeepSeekの手法はかなりバランス取れてると思う。ただし量子化必須だけど。

[名無しさん]

個人的にはQwen3.5の方が日本語性能高い気がするんだけど、どう思う？

[名無しさん]

日本語のベンチマークだと確かにQwenの方が上だけど、実際の会話ではDeepSeekも悪くないよ。

[名無しさん]

Qwen3.5のA17Bは37Bアクティブでしょ？それならローカルでもそこそこ動くんじゃない？

[名無しさん]

いや、MoEだからメモリは397B分いるんだよ。VRAM24GBじゃ無理。

[名無しさん]

ハイブリッド注意機構をやめた理由として、スケーリングの限界って話もあったね。今のモデルはどう対処してるんだろ？

[名無しさん]

DeepSeekはmulti-head latent attentionってのを使ってるらしい。詳しくは知らんけど。

[名無しさん]

RoPEベースの拡張みたいなもんだよ。論文読んだら結構シンプルだった。

[名無しさん]

結局、長文脈注意機構ってまだ発展途上だよね。MiniMaxの判断も間違いじゃなかったと思う。

[名無しさん]

でも今のモデル見てると、あの時点でハイブリッドを完全に捨てるのは早計だったかも。技術は変わるし。

[名無しさん]

今後のオープンソースモデルの進化が楽しみだね。特に10万トークン超えの実用的なモデルが出てくるかどうか。

[投稿者]

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