MiniMax M2 Her
Red Neuronal
MiniMax M2 Her es un modelo de diálogo de MiniMax para juegos de rol y conversaciones de varios turnos con un carácter consistente.
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 Her?
MiniMax M2 Her es un modelo de lenguaje de MiniMax centrado en el diálogo: juegos de rol, chat con personajes y conversaciones largas de varios turnos donde es importante mantener el carácter y la entonación. El modelo se enfoca en respuestas expresivas y mensajes ricos, por lo que es ideal donde se espera una conversación viva en lugar de datos secos. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago con tarjetas rusas en rublos según el uso, los tokens no caducan. Hay más de 250 modelos en una sola ventana, lo que permite comparar respuestas y cambiar de red neuronal sin reescribir la integración: el acceso es a través de una API compatible con OpenAI y la correspondencia está cifrada con AES-GCM. Para equipos, hay contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil para autores de historias interactivas y juegos de texto, desarrolladores de chatbots con carácter constante, creadores de compañeros virtuales y personajes digitales para aplicaciones, guionistas que necesitan desarrollar diálogos de personajes, así como para equipos que definen el tono de comunicación con su audiencia.Preguntas frecuentes sobre MiniMax M2 Her
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-her acepta texto, documentos e imágenes como entrada y responde con texto: analiza materiales, ayuda con código y refactorización, prepara resúmenes, explicaciones y borradores. La ventana de contexto es de 32 768 tokens, por lo que un documento largo o un fragmento grande de un proyecto caben en la solicitud.
El límite de una respuesta es de 2048 tokens. Esto es suficiente para una explicación detallada, un fragmento de código notable o un texto de longitud media. Si necesita material más largo, divida la tarea en partes y continúe la generación con las siguientes solicitudes, pasando el resultado anterior al contexto.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado para este modelo, pero eso no niega la posibilidad. En la práctica, un truco sencillo ayuda: pídale que explique la solución paso a paso. Así, las respuestas a tareas lógicas y STEM se vuelven más claras y es mucho más fácil verificarlas.
No hay notas sobre la llamada a funciones o la salida estructurada en JSON en nuestros datos; la información simplemente no está disponible. La forma más rápida de comprobarlo es con un par de solicitudes a través de la API de BotHub compatible con OpenAI: si el formato no le sirve, cambie a otro modelo sin reescribir la integración.
Se pueden cargar imágenes y documentos: el modelo analiza su contenido y responde con texto. La recepción de audio y video no está marcada en nuestros datos. La generación de imágenes, sonido o video tampoco figura en este modelo; siempre obtendrá texto como resultado.
No tenemos datos confirmados sobre la calidad del ruso específicamente en este modelo de MiniMax, por lo que no haremos promesas. Lo más fiable es ejecutar su propia solicitud real y comparar el resultado con otros modelos en una sola ventana de BotHub; cambiar toma un par de segundos.