MiniMax M2:Cloud

MiniMax M2 je visokoefikasan veliki jezički model (LLM) specifično dizajniran za kodiranje i agentske radne tokove. Prema benčmarcima koje je sproveo Artificial Analysis, model pokazuje izuzetno konkurentnu opštu inteligenciju u oblastima matematike, nauke, praćenja instrukcija, kodiranja i upotrebe agentskih alata, pri čemu ga njegov kompozitni rezultat rangira kao prvi open-source model na globalnom nivou.

Ključne prednosti modela uključuju napredne sposobnosti kodiranja, kao što su izmene više fajlova istovremeno, ciklusi pisanja-pokretanja-ispravljanja koda i popravke validirane testovima. Pored toga, ističe se u izvršavanju složenih, dugoročnih lanaca alata koji obuhvataju terminal, veb pregledač, pretragu podataka i izvršavanje koda. Njegov efikasan dizajn, sa 10 milijardi aktiviranih parametara (od ukupno 230 milijardi), omogućava nižu latenciju, smanjene troškove i veću propusnost, što ga čini idealnim rešenjem za interaktivne agente i grupno uzorkovanje.

Ključne karakteristike i sposobnosti

Superiorna inteligencija

MiniMax M2 pokazuje izuzetno konkurentnu opštu inteligenciju. Benčmark testovi koje je sproveo Artificial Analysis (AA) potvrđuju njegove visoke performanse u ključnim domenima:

• Matematika
• Nauka
• Praćenje instrukcija
• Kodiranje
• Upotreba agentskih alata

Njegov ukupan rezultat u AA benčmarku za inteligenciju pozicionira ga kao vodeći open-source model na svetu.

Napredno kodiranje

Model je projektovan da podrži kompletne razvojne tokove (end-to-end). Njegove sposobnosti u domenu kodiranja obuhvataju:

• Izmene više fajlova: Sposobnost efikasnog rada sa kompleksnim projektima koji zahtevaju promene na više mesta.
• Ciklusi kodiranja-pokretanja-ispravljanja: Optimizovan za iterativni proces razvoja softvera.
• Popravke validirane testovima: Sposobnost implementacije rešenja koja su proverena i potvrđena testovima.

Visoke performanse na benčmarcima kao što su Terminal-Bench i (Multi-)SWE-Bench potvrđuju njegovu praktičnu efikasnost u realnim okruženjima poput terminala, integrisanih razvojnih okruženja (IDE) i sistema za kontinuiranu integraciju (CI).

Performanse agenta

MiniMax M2 je sposoban da samostalno planira i izvršava složene zadatke koji zahtevaju korišćenje različitih alata u dužem vremenskom periodu. Ključne karakteristike uključuju:

• Upravljanje lancima alata: Efikasno koristi alate kao što su shell, veb pregledač, sistemi za pretragu podataka (retrieval) i izvršioci koda (code runners).
• Napredna pretraga: U evaluacijama poput BrowseComp, model dosledno pronalazi teško dostupne izvore informacija.
• Sledljivost dokaza: Održava jasnu vezu između pronađenih informacija i donetih zaključaka.
• Otpornost na greške: Sposoban je da se elegantno oporavi od koraka u procesu koji su nestabilni ili neuspešni.

Efikasan dizajn

Arhitektura modela je optimizovana za efikasnost i praktičnu primenu.

• Parametri: Koristi 10 milijardi aktiviranih parametara od ukupno 230 milijardi.
• Performanse: Ovaj dizajn omogućava nižu latenciju, niže troškove i veću propusnost.
• Primena: Idealan je za interaktivne agente i zadatke grupnog uzorkovanja (batched sampling).
• Strateška usklađenost: Model je "savršeno usklađen sa trendom ka visoko primenljivim modelima koji se i dalje ističu u zadacima kodiranja i agenta."

Analiza performansi na benčmarcima

Sledeće tabele pružaju detaljan pregled performansi modela MiniMax M2 u poređenju sa drugim vodećim modelima na tržištu, podeljenim na benčmarke za kodiranje i agentsku upotrebu, i benčmarke opšte inteligencije.

Benčmarci za kodiranje i agentsku upotrebu

Ove evaluacije testiraju realne, end-to-end scenarije, uključujući izmene u postojećim repozitorijumima, izvršavanje komandi, pretragu veba i isporuku funkcionalnih rešenja.

Napomene o metodologiji:

• Podaci označeni zvezdicom (*) preuzeti su direktno iz zvaničnog tehničkog izveštaja ili bloga modela.
• SWE-bench Verified: Korišćen je R2E-Gym (Jain et al. 2025) scaffold preko OpenHands. Svi rezultati su validirani na internoj infrastrukturi sa 128k kontekstom, 100 maksimalnih koraka i bez skaliranja u vreme testiranja.
• Multi-SWE-Bench & SWE-bench Multilingual: Rezultati su prosek 8 pokretanja koristeći claude-code CLI (300 maksimalnih koraka).
• Terminal-Bench: Evaluacija je rađena sa zvaničnim claude-code iz originalnog repozitorijuma, sa rezultatima kao prosekom 8 pokretanja.
• ArtifactsBench: Rezultati su prosek tri pokretanja sa zvaničnom implementacijom, koristeći Gemini-2.5-Pro kao model za ocenjivanje.
• BrowseComp, BrowseComp-zh, GAIA (text only), xbench-DeepSearch: Korišćen je isti agentski framework kao za WebExplorer (Liu et al. 2025).
• HLE (w/ tools): Korišćeni su alati za pretragu (preko WebExplorer frameworka) i Python alat u Jupyter okruženju.
• τ²-Bench: Korišćena je metodologija "proširenog razmišljanja sa upotrebom alata", sa GPT-4.1 kao simulatorom korisnika.
• FinSearchComp-global: Rezultati za neke modele su zvanični. Ostali su evaluirani pomoću open-source FinSearchComp (Hu et al. 2025) frameworka.
• AgentCompany: Svi rezultati koriste OpenHands 0.42 agentski framework.

Benčmarci inteligencije (prema Artificial Analysis)

Ovi benčmarci, agregirani od strane Artificial Analysis (AA), koriste konzistentnu metodologiju za procenu šireg profila inteligencije modela.

Napomene o izvoru podataka:

• Svi rezultati za MiniMax-M2 usklađeni su sa metodologijom benčmarkinga inteligencije Artificial Analysis.
• Svi rezultati za ostale modele preuzeti su sa veb-sajta Artificial Analysis.