MiniMax M2
Red Neuronal
MiniMax M2 es un modelo compacto de MiniMax para desarrollo integral y escenarios de agentes, disponible a través de la API de MiniMax M2.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona MiniMax M2?
MiniMax M2 es un modelo de lenguaje compacto de MiniMax, optimizado para desarrollo integral y escenarios de agentes. De 230 mil millones de parámetros, se activan 10 mil millones en cada paso, por lo que el modelo mantiene un nivel de razonamiento cercano al de vanguardia y sigue siendo eficiente en términos de computación. Sus puntos fuertes son el código, desde la definición del problema hasta el resultado final, el razonamiento general y las largas cadenas de acciones. En BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa según el uso, por los tokens consumidos, y el saldo no caduca. Hay más de 250 modelos disponibles en una sola ventana, por lo que puedes comparar respuestas en un par de clics, y una API única compatible con OpenAI permite reemplazar el modelo en un sistema multimodelo sin reescribir la integración. La correspondencia está cifrada y las empresas tienen acceso a contratos, facturas y un panel de administración con límites. Los desarrolladores confían a MiniMax M2 la generación y refactorización de código, la depuración y el análisis de repositorios ajenos; los analistas, el razonamiento paso a paso sobre datos; y los equipos de producto, la creación de agentes para tareas de varios pasos.Preguntas frecuentes sobre MiniMax M2
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
minimax-m2 es un modelo de texto de MiniMax: escribe y edita código, analiza documentos largos, resuelve problemas de razonamiento y acepta imágenes como entrada. El contexto de hasta 196,608 tokens permite mantener un repositorio grande, documentación técnica o toda una correspondencia en un solo diálogo.
El límite de una respuesta es de 176,947 tokens, lo cual es mucho para los estándares de los modelos de texto: suficiente para un módulo de código voluminoso, un análisis técnico detallado o un documento largo completo. Sin embargo, el volumen total del diálogo está limitado por un contexto de 196,608 tokens.
Sí, el modo de razonamiento de minimax-m2 está confirmado: el modelo primero construye el proceso de solución y luego da la respuesta. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas de varios pasos, donde es importante no adivinar el resultado, sino llegar a él de forma secuencial.
Sí. minimax-m2 admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON, por lo que es conveniente usarla como base para agentes y pipelines. En BotHub, el modelo está disponible a través de una API única compatible con OpenAI: describes el esquema de herramientas una vez y cambias de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: puedes enviar una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, un gráfico o un PDF y pedir un análisis. No tenemos información sobre la entrada de audio y video, así que para doblaje o trabajo con clips, elige un modelo especializado en BotHub.
No tenemos datos confirmados sobre la calidad del trabajo con idiomas específicos, por lo que es mejor comprobarlo en la práctica: haz un par de preguntas típicas y adjunta tu documento. Si la respuesta no te satisface, hay otros modelos disponibles en la misma ventana de BotHub; puedes compararlos en un minuto.