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MiniMax rilascia M1, un modello di ragionamento open-weight da 456B con mixture-of-experts ibrido e lightning attention, un contesto da 1M di token e un output di ragionamento da 80K token, addestrato con un nuovo algoritmo di apprendimento per rinforzo per un costo riportato di $534,700.

MiniMax rilascia in open source M2, un modello mixture-of-experts da 230B parametri con 10B attivi pensato per la programmazione e il lavoro agentico, al prezzo di $0.30 per milione di token in ingresso e primo tra i modelli a pesi aperti nell'Intelligence Index di Artificial Analysis al lancio.

MiniMax rilascia M2.1, un modello mixture-of-experts a pesi aperti per programmazione e agenti da 230B parametri che ne attiva 10B e ottiene 74.0 su SWE-bench Verified e 88.6 sul suo nuovo benchmark full-stack VIBE.

MiniMax rilascia M2.5, un modello a pesi aperti da 229B parametri addestrato con apprendimento per rinforzo in oltre 200,000 ambienti reali, che ottiene l’80.2% su SWE-Bench Verified a 100 token al secondo.

MiniMax rilascia M2.7, il suo primo modello a partecipare alla propria evoluzione, con il 56.22% su SWE-Pro e il 57.0% su Terminal Bench 2 e Agent Teams nativi, a $0.30 per 1 milione di token in ingresso.

MiniMax rilascia MiniMax-M3, un modello nativamente multimodale con un contesto da 1M token basato sulla sua nuova attenzione sparsa, che ottiene il 59.0% su SWE-Bench Pro e costa $0.30 per 1 milione di token in ingresso dopo uno sconto di lancio.