MiniMax: MiniMax M2

Метрики

Технический обзор

MiniMax-M2 — это компактная и высокоэффективная большая языковая модель, оптимизированная для сквозного написания кода и работы в составе автономных агентов. Обладая 10 миллиардами активируемых параметров (при общем объеме в 230 миллиардов), она обеспечивает уровень интеллекта, близкий к флагманским моделям, в задачах логического вывода, использования инструментов и многоэтапного выполнения инструкций, сохраняя при этом низкую задержку и эффективность развертывания. Модель демонстрирует превосходные результаты в генерации кода, редактировании нескольких файлов одновременно, циклах компиляции-исправления и восстановлении кода на основе тестов. Это подтверждается высокими показателями в специализированных тестах SWE-Bench Verified, Multi-SWE-Bench и Terminal-Bench. Она также конкурентоспособна в оценках агентных систем, таких как BrowseComp и GAIA, эффективно справляясь с долгосрочным планированием, поиском информации и исправлением ошибок выполнения. Согласно тестам Artificial Analysis, MiniMax-M2 входит в число лучших моделей с открытыми весами по совокупному показателю интеллекта, охватывающему математику, естественные науки и следование инструкциям. Небольшое количество активируемых параметров обеспечивает высокую скорость генерации, поддержку большого числа одновременных запросов и выгодную экономику использования. Это делает модель оптимальным выбором для масштабных агентных систем, помощников разработчика и приложений, требующих быстрого логического вывода при минимальных затратах. Для поддержания максимальной производительности модели alltokens рекомендует сохранять цепочку рассуждений между этапами диалога. Вы можете использовать параметр reasoning_details для передачи контекста рассуждений в последующие запросы.

Смежные подборки

Сравнение с похожими моделями

FAQ