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。
仕様
モダリティ
サポートされているパラメータ
最大出力トークン
65,536データの取り扱い
- プロンプトの保持
- 不明 — 確認できていません
- 学習への利用
- 不明 — 提供元からの申告がありません
「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。
学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。
よくある質問
- FastMetalでMiniMax M2は使えますか？
- 現時点では提供していません。同じ提供元のMiniMax M3.1 FlashはFastMetalのAPIから今すぐ利用できます。
- MiniMax M2のコンテキスト長はどのくらいですか？
- 196,608トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
- MiniMax M2の評価・ランキングは？
- 公開アリーナの総合カテゴリで229位（ELO 1,344）です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
リーダーボード
順位データ: LMArena leaderboard dataset（lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-22時点）。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。