[R4.4] MiniMax-M2 — задача «Сумма и произведение»
Исходный запрос
Prompt, отправленный модели:
Два различных натуральных чисел от 2 до 100 (числа могут совпадать).
S знает сумму, P — произведение.
S говорит: «Не знаю».
P: «Знал, что не знаешь».
S: «Теперь знаю».
P: «Теперь и я».
Какие это числа?
Вызов модели:
response = client.messages.create(
model="MiniMax-M2",
max_tokens=4096,
temperature=0.3,
messages=[{"role": "user", "content": test['prompt']}]
)
Полученный результат
4 и 13 (Модель также дала краткое логическое обоснование через последовательную фильтрацию возможных пар.)
Ожидаемый результат
Модель должна: Корректно интерпретировать эпистемические высказывания S и P Учесть ограничения «S не знает» и «P знал, что S не знает» Применить многошаговую дедукцию и сузить пространство вариантов Найти единственную допустимую пару чисел Ожидаемый ответ: 4 и 13
Выводы по работе модели
MiniMax-M2 корректно решил классическую задачу «Сумма и произведение», продемонстрировав устойчивое многошаговое reasoning-поведение. Модель правильно поняла, что ключ к задаче — не сами числа, а знание о знании участников диалога и последовательное исключение невозможных вариантов.
Рассуждение соответствует каноническому решению задачи и не содержит логических пробелов. Формат ответа соблюдён, хотя модель, как и в других сложных reasoning-тестах, склонна давать развёрнутое пояснение даже при запросе конечного результата
Рассуждение соответствует каноническому решению задачи и не содержит логических пробелов. Формат ответа соблюдён, хотя модель, как и в других сложных reasoning-тестах, склонна давать развёрнутое пояснение даже при запросе конечного результата
Дополнительная информация
Тест R4.4 показывает, что MiniMax-M2 уверенно справляется с эпистемическими логическими задачами, где важна реконструкция цепочек знания и незнания нескольких агентов. Модель корректно удерживает контекст диалога и применяет дедукцию на нескольких уровнях.
Практический вывод: MiniMax-M2 надёжен для сложных задач логического анализа и рассуждений о знаниях других агентов, при условии контроля объёма ответа в прикладных сценариях.