[R3.3] MiniMax-M2 — логическая задача «12 шаров»
Исходный запрос
12 шаров, один отличается (неизвестно: тяжелее или легче).
Чашечные весы.
Минимум взвешиваний чтобы найти шар И узнать тяжелее/легче?
response = client.messages.create(
model="MiniMax-M2",
max_tokens=4096,
temperature=0.3,
messages=[{"role": "user", "content": test['prompt']}]
)
Полученный результат
3 (Модель также выдала подробное пошаговое обоснование классического алгоритма решения.)
Ожидаемый результат
Знание классическое решение задачи «12 шаров» Понимать, что требуется определить не только шар, но и тип отличия (тяжелее/легче) Вернуть минимальное число взвешиваний Не занижать ответ до 2 Не завышать ответ выше оптимального Ожидаемый ответ: 3
Выводы по работе модели
MiniMax-M2 корректно определил минимальное число взвешиваний и выдал правильный ответ. Более того, модель самостоятельно воспроизвела классический оптимальный алгоритм решения задачи, включая разбор возможных исходов каждого взвешивания и информационное обоснование минимальности числа 3.
С точки зрения reasoning, модель продемонстрировала способность удерживать сложное дерево условий и работать с понятием информационной ёмкости взвешиваний (3³ исхода против 24 возможных состояний). Это говорит о хорошем уровне логической обобщающей дедукции.
Единственным заметным отклонением стало значительное превышение ожидаемого объёма ответа и высокая задержка: модель выдала развёрнутое объяснение при запросе числового результата
С точки зрения reasoning, модель продемонстрировала способность удерживать сложное дерево условий и работать с понятием информационной ёмкости взвешиваний (3³ исхода против 24 возможных состояний). Это говорит о хорошем уровне логической обобщающей дедукции.
Единственным заметным отклонением стало значительное превышение ожидаемого объёма ответа и высокая задержка: модель выдала развёрнутое объяснение при запросе числового результата
Дополнительная информация
Тест «12 шаров» показал, что MiniMax-M2 корректно решает классические дедуктивные задачи, требующие многошагового логического анализа и оценки минимальности решения. Модель верно определила оптимальное число взвешиваний и подтвердила понимание структуры задачи.
Что важно
-
MiniMax-M2 демонстрирует устойчивое reasoning-поведение в задачах с комбинаторной логикой.
-
Модель знает и корректно применяет классические алгоритмы логических головоломок.
-
При этом наблюдается склонность к избыточным рассуждениям и увеличенному времени ответа.
Практический вывод
MiniMax-M2 хорошо подходит для логических и аналитических задач, но в автоматизированных сценариях требует ограничения формата вывода и объёма reasoning.