Единая платформа доступа к моделям M-серии
API MiniMax предоставляет доступ ко всем моделям M-семейства — M2, M1, Text-01 и VL-01 — через унифицированный набор методов. Архитектура API выполнена так, чтобы разработчик мог подключить модель для reasoning, инструментального исполнения или мультимодального анализа без переключения между разными интерфейсами. Это создаёт целостный стек, пригодный для построения ассистентов, корпоративных систем, агентов и аналитических инструментов.
M2 API: агентные действия и работа с инструментами
Одним из ключевых элементов API является агентный интерфейс M2. Он позволяет модели выполнять действия, а не только формировать текст. Это выходит за рамки традиционного LLM-подхода: модель получает доступ к инструментам и управляет ими в виде последовательности вызовов.
Агентные возможности включают:
- выполнение команд в изолированном shell-окружении;
- обращение к браузеру для анализа веб-страниц;
- использование retrieval-систем и внешних баз знаний;
- запуск кода, интерпретацию результатов и пересборку решений;
- создание цепочек действий, состоящих из нескольких инструментов;
- автоматическое исправление ошибок и продолжение выполнения плана.
Это API позволяет строить автономных агентов, которые могут решать сложные технические задачи, проводить анализ данных, выполнять многоэтапные вычисления и поддерживать рабочие процессы в продуктах и сервисах.
M1 API: сверхдлинный контекст и документная аналитика
API для M1 ориентирован на задачи анализа больших текстов. Модель принимает крупные входы, выдерживает многостраничные документы, большие отчёты и длинные диалоги. Механизмы передачи данных оптимизированы так, чтобы разработчик мог работать с файлами и большими блоками текста без необходимости нарезать их на фрагменты.
Основные возможности API:
- анализ длинных документов и отчётов;
- контекстные ответы с учётом всей переданной информации;
- многошаговые рассуждения над структурированными и неструктурированными данными;
- выделение ключевых фрагментов, аргументации и логических связей.
Благодаря открытому характеру модели M1 возможно создание локальных API-экосистем для задач с повышенными требованиями к приватности.
Text-01 API: стабильная потоковая обработка текста
Text-01 — инструментальная модель, рассчитанная на высокоскоростную и предсказуемую обработку текстов. Её API использует компактные запросы и оптимизированную маршрутизацию, что позволяет обрабатывать большие объёмы данных в потоковом режиме.
Функции Text-01 API включают:
- классификацию и нормализацию текстов;
- выделение сущностей и структурирование информации;
- сегментацию и преобразование документов;
- равномерную и предсказуемую производительность при больших потоках.
VL-01 API: мультимодальное понимание
VL-01 расширяет M-семейство за счёт мультимодального анализа. API позволяет передавать изображение и сопутствующий текст для интерпретации содержания. Модель не генерирует визуальный контент — она ориентирована на понимание, что делает её подходящей для анализа документов, интерфейсов, таблиц, скриншотов и фотографий.
Возможности VL-01 API:
- описание изображения и его структурных частей;
- интерпретация визуальных элементов и объектов;
- совмещение текста и визуального ввода для комплексного анализа;
- использование в сценариях документооборота и интерфейсной аналитики.
Управление параметрами и расширенные настройки
API M-серии включает настройки для контроля поведения моделей: вариативность, стиль ответа, приоритет точности или краткости, ограничения длины вывода, режимы рассуждений и параметры безопасности. M2 дополнительно поддерживает управление инструментами, что позволяет разрабатывать строго формализованные агентные сценарии.
Гибкая интеграция в продукты и корпоративные системы
Все модели M-семейства работают в едином API-контуре, что упрощает интеграцию в сложные архитектуры: внутри одного продукта можно использовать M2 для reasoning и действий, M1 для работы с документами, Text-01 для потоковой обработки данных и VL-01 для мультимодальной аналитики.
Такой подход снижает стоимость разработки, позволяет объединить разные типы моделей в единую цепочку и формирует основу для корпоративных ассистентов нового поколения.
Итог
API M-серии — это инструментальный интерфейс нового уровня: он сочетает reasoning-LLM, агентные модели, сверхдлинный контекст, текстовую аналитику и мультимодальное понимание. M-платформа подходит не только для чатов и генеративных задач, но и для построения полноценных интеллектуальных систем, способных действовать, анализировать данные и взаимодействовать с инструментами.