Семейство моделей и поколения
Главная LLM-линейка MiniMax: от текста до мультимодальности
Первая модель серии M, сделанная для сложных цепочек рассуждений и глубоких многошаговых диалогов. Отличалась рекордно длинным контекстом и устойчивостью при работе с большими объёмами данных.
Использовалась как основа для тестирования расширенных reasoning-задач, анализа длинных документов и цепочек действий с несколькими промежуточными шагами. Хорошо подходила для задач, где требуется контекст высокой глубины и стабильность при длительном диалоге. Компания не раскрывает параметры модели, активации и внутренние архитектурные решения.
Флагман M-серии с упором на рассуждения, программирование и агентные сценарии. По уровню интеллекта входит в глобальный топ-5 и сопоставима с Claude 4.1 Opus.
M2 уверенно лидирует в задачах кодинга, tool-use и аналитических кейсах. Модель демонстрирует высокую стабильность в агентных цепочках, включая работу с shell, браузером, retrieval-процессами и многошаговым кодом. Производительность достигнута за счёт малой доли активируемых параметров, что делает модель быстрее и дешевле в инференсе. MiniMax открыл M2 в open-source, но параметры и точная архитектура не раскрываются публично.
Модель для продвинутой текстовой обработки, ориентирована на чистую генерацию и устойчивое следование инструкциям.
Используется в задачах редактирования, рефрейминга, структурирования текстов и подготовке корпоративного контента. Подходит для ролей вспомогательных инструментов внутри других моделей или пайплайнов. Применяется в экосистеме как «чистый текстовый слой», без мультимодальных функций. Подробные технические данные не раскрываются.
Базовая мультимодальная модель MiniMax для анализа изображений и комбинированных запросов.
Используется в пайплайнах мультимодального понимания, анализирует объекты, сцены, подписи к изображениям и совмещённые текстово-визуальные запросы. Модель выступает нижним уровнем для разработки будущих мультимодальных решений MiniMax. Компания не раскрывает её архитектуру и точные параметры.
