정보에 대해서MiniMax-M2
MiniMax-M2는 에이전트를 위한 효율성을 새롭게 정의합니다. 이는 컴팩트하고 빠르며 비용 효율적인 MoE Model(총 2300억 개의 매개변수 중 100억 개의 활성화된 매개변수)로, 코딩 및 에이전트 작업에서 엘리트 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 강력한 일반 지능을 유지하면서 말이죠. 단 100억 개의 활성화된 매개변수로 MiniMax-M2는 오늘날 선도적인 Model에서 기대되는 세련되고 통합적인 도구 사용 성능을 제공하며, 배포 및 확장이 그 어느 때보다 쉽게 이루어질 수 있도록 합니다.
사용 가능한 Serverless
쿼리를 즉시 실행하고 사용한 만큼만 지불하세요.
$
0.3
/
$
1.2
1M 토큰당 (Input/Output)
메타데이터
사양
주
Available
건축
교정된
아니요
전문가의 혼합
네
총 매개변수
230B
활성화된 매개변수
10B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
197K
Max Tokens
131K
지원됨 기능
Serverless
지원됨
Serverless LoRA
지원하지 않음
Fine-tuning
지원하지 않음
Embedding
지원하지 않음
Rerankers
지원하지 않음
지원 Image Input
지원하지 않음
JSON Mode
지원됨
구조화된 Outputs
지원하지 않음
도구
지원됨
Fim Completion
지원하지 않음
Chat Prefix Completion
지원됨
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
출시일: 2025. 12. 23.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
출시일: 2025. 10. 28.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
출시일: 2025. 6. 17.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
