MiniMax-M2.7
MiniMax-M2.7 offers the same top-tier intelligence as the standard version—including recursive self-evolution and expert-level office productivity—but is designed for applications requiring sub-second latency and high-speed token generation. Leveraging an enhanced inference backbone architecture, its output speed is 66% faster than the standard model (reaching 100 tps). It is the preferred choice for interactive programming assistants, real-time agent loop execution, and high-throughput enterprise pipelines with stringent completion time requirements.
MiniMax M2.5
MiniMax-M2.5 is a SOTA large language model designed for real-world productivity. Trained in a diverse range of complex real-world digital working environments, M2.5 builds upon the coding expertise of M2.1 to extend into general office work, reaching fluency in generating and operating Word, Excel, and Powerpoint files, context switching between diverse software environments, and working across different agent and human teams.
MiniMax M2.1
MiniMax M2.1
MiniMax M2.1: Significantly Enhanced Multi-Language Programming, Built for Real-World Complex Tasks
minimax-m2
minimax-m2
minimax-m2 — end-to-end бағдарламалау мен агент жұмыс ағындарына оңтайландырылған ықшам әрі тиімді үлкен тілдік модель, белсенді параметрлері 10 миллиард (жалпы параметрлері 230 миллиард), жалпы пайымдау, құралдарды пайдалану және көпқадамды тапсырмаларды орындау бойынша озық деңгейге жақын нәтижелер көрсетіп, сонымен қатар кідірісі төмен және жоғары орналастыру тиімділігін сақтайды. Модель код генерациясында, көп файлды өңдеуде, компиляция-іске қосу-түзету циклдерінде және тест верификациясындағы ақауларды түзетуде үздік нәтиже көрсетіп, SWE-Bench Verified, Multi-SWE-Bench және Terminal-Bench сияқты бенчмарктерде тамаша нәтижелерге қол жеткізеді, сондай-ақ BrowseComp және GAIA секілді агенттік бағалауларда ұзақ циклді тапсырмаларды жоспарлау, ақпаратты іздеу және орындау қателерінен қалпына келтіру бойынша бәсекеге қабілеттілігін көрсетеді. Artificial Analysis бағалауы бойынша, MiniMax-M2 математика, ғылыми пайымдау және нұсқауларды орындау сияқты жан-жақты интеллект салаларында ашық бастапқы кодты модельдер арасында ең жоғарғы санатта орналасады. Белсенді параметрлер санының аздығы жылдам инференсті, жоғары параллелділікті және тиімдірек бірлік экономикасын қамтамасыз етіп, оны ауқымды агенттерді орналастыруға, әзірлеушілерге арналған көмекші құралдарға және жауап беру жылдамдығы мен шығын тиімділігін талап ететін инференске негізделген қолданбаларға өте қолайлы етеді.