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A MiniMax lança o M1, um modelo de raciocínio de pesos abertos com 456B, mistura híbrida de especialistas e atenção relâmpago, contexto de 1M de tokens e saída de raciocínio de 80K tokens, treinado com um novo algoritmo de aprendizado por reforço por um custo divulgado de $534,700.

A MiniMax abre o código do M2, um modelo de mistura de especialistas de 230B parâmetros com 10B ativos, criado para programação e trabalho com agentes, com preço de $0.30 por milhão de tokens de entrada e primeiro lugar entre os modelos de pesos abertos no Intelligence Index da Artificial Analysis no lançamento.

A MiniMax lança o M2.1, um modelo de programação e agentes de mistura de especialistas com pesos abertos, de 230B de parâmetros, que ativa 10B e marca 74.0 no SWE-bench Verified e 88.6 no seu novo benchmark full-stack VIBE.

A MiniMax lança o M2.5, um modelo de pesos abertos com 229B de parâmetros treinado com aprendizado por reforço em mais de 200,000 ambientes do mundo real, que marca 80.2% no SWE-Bench Verified a 100 tokens por segundo.

A MiniMax lança o M2.7, seu primeiro modelo a participar da própria evolução, com 56.22% no SWE-Pro e 57.0% no Terminal Bench 2 e Agent Teams nativos, a $0.30 por 1 milhão de tokens de entrada.

A MiniMax lança o MiniMax-M3, um modelo nativamente multimodal com contexto de 1M tokens construído sobre sua nova atenção esparsa, que marca 59.0% no SWE-Bench Pro e custa $0.30 por 1 milhão de tokens de entrada após um desconto de lançamento.