MiniMax M2

Der agentische Pionier, entwickelt fรผr "Interleaved Thinking"-Workflows.

รœber das Modell

MiniMax M2 ist ein Mixture-of-Experts-(MoE)-Modell auf Expertenniveau, das von Grund auf fรผr das "Agent Universe" entwickelt wurde. Es ist dafรผr bekannt, Interleaved Thinking einzufรผhren, bei dem es nativ <think>-Tags verwendet, um seine interne Planung von seiner finalen Ausgabe zu trennen. Es ist stark fรผr "Agentic loops" optimiertโ€”Aufgaben, bei denen das Modell wiederholt suchen, handeln und schlussfolgern muss, um ein Problem zu lรถsen.

Wichtige Modellfรคhigkeiten

  • Forge RL Framework:

    Durch massives Reinforcement Learning in รผber 200.000 komplexen Umgebungen trainiert.


  • Interleaved Thinking:

    Behรคlt รผber mehrstufige Tool-Interaktionen hinweg einen kohรคrenten "Zustand" bei und reduziert so Logikdrift.


  • Visuelle agentische Logik:

    Kann UI-Screenshots "sehen" und sie in ausfรผhrbaren Code oder Navigationsschritte รผbersetzen.


  • Office-Meisterschaft:

    Native Fรคhigkeit, hochprรคzise Word-, PPT- und Excel-Dateien zu erstellen und zu bearbeiten.

Anwendungen & Anwendungsfรคlle

  • Autonome Bรผroassistenten:

    Komplexe Finanzmodelle in Excel oder Strategieprรคsentationen in PowerPoint erstellen.


  • Full-Stack-Webentwicklung:

    TypeScript-Dateien mit รผber 1.000 Zeilen und einer "First-Run"-Erfolgsquote von รผber 80 % schreiben.


  • Strategieberatung:

    GroรŸe Marktdatensรคtze zu professionellen Prรคsentationen verdichten.

Empfohlene Modelle.
Basierend auf Ihren Bedรผrfnissen

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Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

Qwen3 (StackIT)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermรถgen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

Qwen3 (StackIT)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermรถgen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

Kimi K2 (DeepMask)

Am besten fรผr tiefes Schlussfolgern und die Nutzung von Werkzeugen. Ideal fรผr lange, mehrstufige Aufgaben und Dokumentenanalyse.

Kimi K2 (DeepMask)

Am besten fรผr tiefes Schlussfolgern und die Nutzung von Werkzeugen. Ideal fรผr lange, mehrstufige Aufgaben und Dokumentenanalyse.

Modellspezifikationen

Allgemein


Modellanbieter

MiniMax

Haupteinsatzbereiche

Effizientes Programmieren Agenten-Scaffolding MoE-Forschung

Intelligenz


Schlussfolgerungsaufwand

Verschachteltes Denken

GPQA Diamond

78.2%
Speicher

Maximaler Kontext

196.6K Tokens
Geschwindigkeit

Latenz (TTFT)

0.35s

Durchsatz

95 Tokens/Sec

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