MiniMax представила обновлённую линейку своих моделей: M1 и M1-preview уступают место новой версии M2. Это важное обновление, которое меняет назначение M-серии: от универсального анализа больших текстов к агентным сценариям, кодогенерации и комплексным рабочим процессам.
M1 и M1-preview: что это были за модели
M1-серия была ориентирована на работу с большим контекстом и сложными цепочками рассуждений. Модель поддерживала крайне длинные окна, что делало её подходящей для анализа больших документов, многослойных инструкций и задач, где требуется удерживать сразу несколько смысловых блоков. M1-preview стала переходной версией, демонстрируя гибридные механизмы внимания и работу с крупными текстовыми массивами.
Что представляет собой M2
Новая модель M2 создана как инструмент для агентных задач, программирования и работы с инструментами. Архитектура построена на принципах Mixture-of-Experts: общий размер модели составляет порядка 230 миллиардов параметров, при этом около 10 миллиардов активируются во время инференса. Такой подход позволяет совмещать высокую производительность и экономичность.
M2 оптимизирована для сценариев, где требуется взаимодействие с инструментами, выполнение пошаговых процедур, обработка нескольких файлов, работа с кодовыми базами и управление сложными рабочими пайплайнами. Модель доступна в открытом виде и может использоваться для разработки собственных решений.
Ключевые отличия M1 → M2
- Назначение: M1 — длинный контекст и аналитика; M2 — агенты, код, tool-use.
- Архитектура: M1 — гибридное внимание; M2 — MoE с активными 10B параметрами.
- Производственность: M2 ориентирована на низкую задержку и высокую скорость.
- Open-source: обе модели доступны, но M2 имеет более гибкую открытость и удобные веса.
- Сценарии применения: M1 — большие тексты; M2 — инженерные процессы, кодогенерация и агентные системы.
Почему это важно для разработчиков
M2 показывает, что открытые модели могут конкурировать не только в генерации текста, но и в инженерных задачах: от автоматизации процессов до работы с крупными проектами. Возможность запустить модель на собственных серверах, обучать и интегрировать в корпоративную инфраструктуру делает её привлекательной альтернативой закрытым решениям.
Таким образом, MiniMax переводит M-линию на новый уровень: от универсального диалогового интеллекта к инструменту для построения автономных систем и сложных рабочих процессов.
Summary
MiniMax обновила M-линию: M1 уступает место новой MoE-модели M2, ориентированной на кодинг, агенты и tool-use. M2 обеспечивает высокую эффективность, открытую архитектуру и большую пригодность для производственных задач.
Extra
M-серия MiniMax демонстрирует движение отрасли в сторону практических и инженерных сценариев. Новая модель M2 становится основой для построения AI-агентов, сложных пайплайнов и автоматизации рабочих процессов.
