[R3.1] MiniMax-M2 — задача Монти Холла (вероятностное reasoning)
Исходный запрос
(
model="MiniMax-M2",
max_tokens=4096,
temperature=0.3,
messages=[{"role": "user", "content": test['3 двери: 1 приз, 2 козы. Выбрал дверь 1. Ведущий открыл дверь 3 (коза). Вероятность выигрыша при смене на дверь 2?
']}]
)
Полученный результат
2/3
Ожидаемый результат
Модель должна: Корректно определить вероятность выигрыша при смене двери Вернуть значение 2/3, 0.67, 67% или 66.7% Не допустить типичную ошибку ответа 1/2 Не уходить в рассуждения (формат one_word)
Выводы по работе модели
MiniMax-M2 корректно решил классическую задачу Монти Холла, сразу выдав правильную вероятность выигрыша при смене двери. Ответ полностью соответствует критерию успеха и формату теста.
Модель не попала в распространённую логическую ловушку, связанную с интуитивным, но неверным выводом о равной вероятности (1/2), что говорит о корректном вероятностном reasoning даже без развёрнутых рассуждений
Модель не попала в распространённую логическую ловушку, связанную с интуитивным, но неверным выводом о равной вероятности (1/2), что говорит о корректном вероятностном reasoning даже без развёрнутых рассуждений
Дополнительная информация
Тест R3.1 показывает, что MiniMax-M2 уверенно справляется с базовыми вероятностными парадоксами и классическими логическими задачами. Даже при минималистичном формате ответа модель демонстрирует правильное понимание структуры задачи и устойчивость к интуитивным ошибкам.
MiniMax-M2 можно считать надёжным для задач прикладного reasoning, логических проверок и тестов на корректность вероятностных выводов, по крайней мере на уровне стандартных академических головоломок.