minimax/minimax-m2

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MiniMax M2

MiniMax-M2は、エンドツーエンドのコーディングとエージェントワークフロー向けに最適化されたコンパクトで高効率な大規模言語モデルです。100億の活性化パラメータ（総2,300億）を備えており、一般的な推論、ツール使用、マルチステップタスク実行全体で最先端に近いインテリジェンスを提供しながら、低レイテンシーと展開効率を維持しています。 このモデルはコード生成、マルチファイル編集、コンパイル実行修正ループ、テスト検証済み修復に優れており、SWE-Bench Verified、Multi-SWE-Bench、Terminal-Benchで強い結果を示しています。また、BrowseCompやGAIAなどのエージェント評価で競争力のあるパフォーマンスを発揮し、長期的な計画、検索、実行エラーからの回復を効果的に処理します。 [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/minimax-m2)によるベンチマーク結果では、MiniMax-M2は数学、科学、指示追従にわたる複合インテリジェンスのトップオープンソースモデルの中にランクされています。小さな活性化フットプリントにより、高速推論、高い同時実行性、改善されたユニットエコノミクスが実現され、大規模エージェント、開発者アシスタント、応答性とコスト効率が必要な推論駆動型アプリケーションに適しています。 このモデルのパフォーマンス低下を避けるため、MiniMaxはターン間で推論を保持することを強く推奨しています。当社の[ドキュメント](https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#preserving-reasoning-blocks)でreasoning_detailsを使用して推論を渡す方法について詳しく学んでください。