MiniMax M2 在 Ollama Cloud 上发布

MiniMax M2 现已在 Ollama 的云端可用，提供专门为编程和智能体工作流（agentic workflows）设计的模型。它旨在集成到开发人员环境中，并通过工具使用来自动化复杂的、长周期的任务。

通用智能与基准测试

根据 Artificial Analysis 智能指数，MiniMax M2 在全球开源模型中名列前茅。其综合评分排名第一，展示了在数学、科学、指令遵循、编程和智能体工具使用方面的竞争力的通用智能。

编程能力

MiniMax M2 是为端到端开发人员工作流构建的。它在几个实际应用领域表现出色：

  • 多文件编辑： 该模型能够同时处理跨多个文件的编辑。
  • 编程-运行-修复循环： 它支持编写、执行和修复代码的迭代开发周期。
  • 测试验证的修复： 它可以执行通过测试验证的修复。

它在终端、IDE 和 CI 环境中跨多种语言的有效性，通过其在 Terminal-Bench 和 (Multi-)SWE-Bench 风格的任务中的强劲表现得到了证明。

智能体性能与工具使用

MiniMax M2 旨在规划并执行复杂的、长周期的工具链。它可以在 shell、浏览器、检索和代码运行器之间运行。在 BrowseComp 风格的评估中，该模型能够持续定位难以发现的来源，保持可追溯的证据，并从不稳定的步骤中优雅地恢复。

模型架构与效率

MiniMax M2 采用了一种高效的设计，在总共 2300 亿个参数中，激活参数量为 100 亿。这种架构允许更低的延迟、更低的成本和更高的吞吐量，使其适用于交互式智能体和批量采样。

部署与集成

MiniMax M2 可以通过 ollama run minimax-m2:cloud 或 Ollama Cloud API 进行访问。它已与几种流行的编程工具和 IDE 集成：

  • VS Code： 可通过 copilot chat 侧边栏和 provider 下拉菜单访问。
  • Zed： 通过 agent 面板中的 LLM providers 配置进行集成。
  • Droid： 可通过 ~/.factory/config.json 使用 generic-chat-completion-api provider 进行配置。
  • 其他集成： Ollama 为使用 Codex、Cline 和 Roo code 使用该模型提供了文档。

API 访问

云端模型如 minimax-m2:cloud 可以通过使用 API key 的 Ollama Cloud API 直接访问。请求被发送到 https://ollama.com/api/chat，并将模型指定为 minimax-m2。

Sources

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