🤖 MiniMax-M2: компактная MoE-модель
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 файловых правок до тестировании 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 планировать и 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
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 файловых правок до тестировании 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 планировать и 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
tgoop.com/machinelearnindigest/1403
Create:
Last Update:
Last Update:
🤖 MiniMax-M2: компактная MoE-модель
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 файловых правок до тестировании 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 планировать и 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
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 файловых правок до тестировании 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 планировать и 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
BY Машинное обучение digest
Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearnindigest/1403