MiniMax M2
Réseau Neuronal
MiniMax M2 est un modèle compact de MiniMax pour le développement et les scénarios d'agents, disponible via l'API MiniMax M2.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche MiniMax M2?
MiniMax M2 est un modèle de langage compact de MiniMax, optimisé pour le développement et les scénarios d'agents. Sur 230 milliards de paramètres, 10 milliards sont activés à chaque étape, permettant au modèle de maintenir un niveau de raisonnement proche de l'état de l'art tout en restant économe en calcul. Ses points forts incluent le code, du problème à la solution, le raisonnement général et les longues chaînes d'actions. Sur BotHub, le modèle fonctionne sans VPN ni carte étrangère : vous payez à l'usage, le solde n'expire pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer les réponses en quelques clics, et l'API compatible OpenAI permet de remplacer le modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés, et les entreprises bénéficient de contrats, factures et d'un panneau d'administration avec limites. Les développeurs confient à MiniMax M2 la génération et le refactoring de code, le débogage et l'analyse de dépôts, les analystes l'utilisent pour le raisonnement étape par étape sur les données, et les équipes produit créent des agents pour des tâches complexes.Questions fréquentes sur MiniMax M2
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
minimax-m2 est un modèle textuel de MiniMax : il écrit et édite du code, analyse de longs documents, résout des problèmes de raisonnement et accepte des images en entrée. Un contexte allant jusqu'à 196 608 jetons permet de conserver un grand dépôt, une documentation technique ou une correspondance entière dans une seule discussion.
La limite d'une réponse est de 176 947 jetons, ce qui est très élevé pour des modèles textuels : suffisant pour un module de code volumineux, une analyse technique détaillée ou un long document complet. Le volume total de la discussion est limité par le contexte de 196 608 jetons.
Oui, le mode de raisonnement de minimax-m2 est confirmé : le modèle élabore d'abord la solution, puis fournit la réponse. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, débogage de code et tâches complexes où il est crucial de suivre une démarche logique plutôt que de deviner le résultat.
Oui. minimax-m2 prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui le rend idéal pour les agents et les pipelines. Sur BotHub, le modèle est disponible via une API compatible OpenAI : vous décrivez le schéma des outils une fois et changez de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, un graphique ou un PDF pour analyse. Nous n'avons pas d'informations sur l'entrée audio ou vidéo, donc pour la synthèse vocale ou le traitement de vidéos, choisissez un modèle spécialisé sur BotHub.
Nous n'avons pas de données confirmées sur la qualité du travail avec des langues spécifiques, il est donc préférable de tester en pratique : posez quelques questions types et joignez votre document. Si la réponse ne vous convient pas, d'autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre BotHub — vous pouvez les comparer en une minute.