約MiniMax-M2
MiniMax-M2は、エージェントの効率性を再定義します。コンパクトで高速、コスト効果の高いMoE Model（総パラメータ2300億、アクティブパラメータ100億）で、コーディングとエージェンティックなタスクにおいてエリートなパフォーマンスを実現しながら、強力な一般知能を保持しています。アクティブパラメータはわずか100億で、MiniMax-M2は洗練されたエンドツーエンドのツール使用性能を提供し、現代のトップモデルから期待されるものを、これまで以上に簡単に展開とスケーリングできるスマートなフォームファクターで実現します。
コンパクトな効率性と強力なエージェント知能を備えたMiniMax-M2が、複雑なコーディング、デバッグ、自動エージェントワークフローにおいてどのように優れているかを探る。
高度なコード生成とリファクタリング
MiniMax-M2の高度なコーディング機能を使用して、マルチファイル編集、コーディング-実行-修正ループ、テスト検証済み修正を扱い、効率的なソフトウェア配信を加速する。
例:
"Node.jsアプリケーション用に新しいユーザー認証モジュールを開発し、ボイラープレートを自動生成し、既存のデータベーススキーマと統合し、統合テストを修正した。"
知的エージェントワークフローの自動化
MiniMax-M2のエージェント的パフォーマンスを活用して、シェル、ブラウザ、データ取得、カスタムコードを統合し、複雑なマルチステップワークフローをシームレスに自動化する。
例:
"ウェブスクレイピングでデータを取得し、Python環境でモデルトレーニングを行い、シェルスクリプトを使用してクラウドインスタンスにデプロイするまで、機械学習Modelの展開を自動化した。"
クロススタックデバッグと最適化
MiniMax-M2を利用して、さまざまなプログラミング言語や複雑な技術スタック全体で微妙な論理エラーを特定し、パフォーマンスの最適化を提案し、コード品質を向上させる。
例:
"C# APIゲートウェイからPythonデータ処理サービスまでの問題を追跡し、マイクロサービスアーキテクチャにおける重要な遅延ボトルネックを特定し、キャッシュ戦略を提案した。"
自動化されたコードとセキュリティ監査
MiniMax-M2を展開して、コードベースとシステム構成の自動監査を行い、論理的依存関係を通して矛盾、脆弱性、コンプライアンスのギャップを特定する。
例:
"Solidityで書かれたスマートコントラクトを監査し、リエントランシー脆弱性を特定し、潜在的な財務損失を防ぐために安全なパターン実装を提案した。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Mixture of Experts
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
はい
合計パラメータ
230B
アクティブ化されたパラメータ
10B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
197K
Max Tokens
131K
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M3
Total Context:
1049K
Max output:
131K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.5
Total Context:
197K
Max output:
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
