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MiniMaxは、456Bのオープンウェイト型ハイブリッド混合エキスパート推論モデルM1を公開しました。ライトニングアテンションを採用し、1Mトークンのコンテキストと80Kトークンの推論出力に対応し、新しい強化学習アルゴリズムで報じられたところでは$534,700で訓練されました。

MiniMaxは、230Bパラメータでアクティブ10Bのmixture-of-expertsモデルM2をオープンソース化した。コーディングとエージェント作業向けで、入力100万トークンあたり$0.30、公開時点でArtificial AnalysisのIntelligence Indexにおいてオープンウェイトモデルの中で首位となった。

MiniMaxは、230Bパラメータのうち10Bを有効化するオープンウェイトのMixture-of-Expertsコーディング/エージェントモデルM2.1を公開した。SWE-bench Verifiedで74.0、新しいフルスタックベンチマークVIBEで88.6を記録している。

MiniMaxは、200,000を超える実環境で強化学習により訓練した229Bパラメータのオープンウェイトモデル「M2.5」を公開した。SWE-Bench Verifiedで80.2%を記録し、速度は毎秒100トークン。

MiniMaxは、自らの進化に関わる初のモデルM2.7を公開した。SWE-Proで56.22%、Terminal Bench 2で57.0%を記録し、Agent Teamsをネイティブに備え、入力100万トークンあたり$0.30。

MiniMaxは、新しいスパースアテンションを基盤とする1Mトークンのコンテキストを持つネイティブマルチモーダルモデルMiniMax-M3を公開した。SWE-Bench Proで59.0%を記録し、発売時の割引後は入力100万トークンあたり$0.30となる。