MiniMax: MiniMax M2

MiniMax-M2 — это компактная, высокоэффективная модель большого языка, оптимизированная для сквозного кодирования и агентных рабочих процессов. Благодаря 10 миллиардам активированных параметров (всего 230 миллиардов) он обеспечивает передовой интеллект в области общих рассуждений, использования инструментов и многоэтапного выполнения задач, сохраняя при этом низкую задержку и эффективность развертывания. Модель превосходно справляется с генерацией кода, редактированием нескольких файлов, циклами компиляции-запуска-исправления и проверенным тестированием ремонтом, демонстрируя высокие результаты на SWE-Bench Verified, Multi-SWE-Bench и Terminal-Bench. Он также конкурентоспособен в агентных оценках, таких как BrowseComp и GAIA, эффективно справляясь с долгосрочным планированием, поиском и восстановлением после ошибок выполнения. По оценкам искусственного анализа, MiniMax-M2 входит в число лучших моделей с открытым исходным кодом для комплексного интеллекта, охватывающего математику, естественные науки и выполнение инструкций. Его небольшая площадь активации обеспечивает быстрый вывод, высокую степень параллелизма и улучшенную экономичность, что делает его хорошо подходящим для крупномасштабных агентов, помощников разработчиков и приложений, основанных на рассуждениях, которые требуют оперативности и экономической эффективности. Чтобы избежать ухудшения производительности этой модели, MiniMax настоятельно рекомендует сохранять рассуждения между ходами. Узнайте больше об использовании Reasoning_details для возврата рассуждений в нашей документацииОткрывается в новой вкладке.