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 ایک کمپیکٹ اور موثر بڑا لسانی ماڈل ہے، جو اینڈ ٹو اینڈ پروگرامنگ اور ایجنٹ ورک فلو کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جس میں 10 بلین فعال پیرا میٹرز (230 بلین کل پیرا میٹرز) ہیں، اور یہ عمومی استدلال، ٹول کے استعمال، اور کئی مرحلہ وار کام کی انجام دہی میں جدید ترین معیار کے قریب کارکردگی دکھاتا ہے، جبکہ کم تاخیر اور تعیناتی کی اعلیٰ کارآمدی برقرار رکھتا ہے۔ یہ ماڈل کوڈ جنریشن، متعدد فائلوں کی تدوین، compile-run-fix لوپس، اور ٹیسٹ ویریفیکیشن میں نقائص کی درستی میں ممتاز ہے، اور SWE-Bench Verified، Multi-SWE-Bench، اور Terminal-Bench جیسے بینچ مارکس میں شاندار نتائج حاصل کرتا ہے، نیز BrowseComp اور GAIA جیسے ایجنٹ تشخیصات میں طویل دورانیہ والے کاموں کی منصوبہ بندی، معلومات کی بازیافت، اور نفاذ کی غلطیوں سے بحالی میں مسابقتی صلاحیت ظاہر کرتا ہے۔ Artificial Analysis کی درجہ بندی کے مطابق، MiniMax-M2 ریاضی، سائنسی استدلال، اور ہدایات پر عمل جیسے جامع ذہانت کے شعبوں میں اوپن سورس ماڈلز کی صفِ اول میں شمار ہوتا ہے۔ اس کے فعال پیرا میٹرز کی کم تعداد تیز استدلال، اعلیٰ ہم وقتی صلاحیت، اور بہتر یونٹ اکنامکس کو ممکن بناتی ہے، جو اسے بڑے پیمانے پر ایجنٹ تعیناتی، ڈیولپر کے معاون ٹولز، اور جواب کی رفتار اور لاگت کی افادیت درکار استدلال پر مبنی ایپلیکیشنز کے لیے مثالی بناتی ہے۔