Post #8857

🤖 MiniMax-M2: новая MoE-модель серииMiniMax MiniMax-M2 переосмысливает эффективность: это 230 млрд параметров (из них активно только 10 млрд) - мощная, быстрая и экономичная модель, которая сочетает интеллект уровня топовых LLM с оптимизацией под агентные применения и программирование. 🔹 Основные особенности 🧠 Интеллект мирового уровня. По данным *Artificial Analysis*, MiniMax-M2 демонстрирует отличные результаты в математике, науке, программировании, следовании инструкциям и использовании инструментов. Модель занимает #1 место среди всех open-source моделей по суммарному индексу интеллекта. 💻 Кодинг Разработана для полного цикла разработкт - от файловыхправок дотестировании кода и его автокоррекции. Модель показывает отличные результаты на Terminal-Bench и (Multi-)SWE-Bench, что делает её эффективной в IDE, терминалах и CI-системах. 🧩 Агентные возможности. MiniMax-M2 умеет планироватьи выполнять сложные цепочки действий через shell, браузер, retrieval и code runners. В тестах BrowseComp уверенно находит труднодоступные источники и восстанавливается после сбоев, не теряя цепочку рассуждений. MiniMax M2 построена по принципу GPT-OSS и использует сочетание Full Attention и Sliding Window Attention (SWA). Это помогает эффективно работать с длинным контекстом - часть модели анализирует всё сразу, другая концентрируется на ближайших фрагментах текста. Каждая attention-голова имеет собственный RMSNorm, а блоки Full Attention и SWA используют разные RoPE-параметры, это повышает гибкость и устойчивость модели. MiniMax-M2 - это новый стандарт эффективности для AGI-агентов и кодинга: умнее, быстрее и дешевле, чем аналоги. https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2 @ai_machinelearning_big_data #AI#MiniMax#LLM#ArtificialIntelligence#Benchmarks