รายการแรกคือแหล่งที่มาของหมุดเสมอ ความเชื่อมั่นโดยรวมคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแต่ละแหล่งอ้างอิงสนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดด้านบนมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุด
โพสต์ข่าวของ MiniMax ลงวันที่ 2025.10.27 ประกาศเปิดซอร์ส M2 พร้อม API และ MiniMax Agent ใช้ฟรีในช่วงเวลาจำกัด VentureBeat[3] รายงานเมื่อเวลา 12:01 pm PT ของวันที่ 27 ตุลาคม ขณะที่น้ำหนักบน Hugging Face[5] อัปโหลดเมื่อวันที่ 25 ตุลาคม UTC และ Artificial Analysis[4] ระบุวันที่ 26 ตุลาคม
Technical paper for the M2 series (submitted 26 May 2026): the flagship M2 has 229.9B total and 9.8B activated parameters, trained with agent-driven data pipelines and the Forge reinforcement-learning system.[1]
VentureBeat (Carl Franzen), 27 Oct 2025: MIT-licensed sparse MoE with 230B total and 10B active parameters, first among open-weight models on the Artificial Analysis[4] Intelligence Index v3.0 with 61 points, servable on four H100s at FP8, $0.30 and $1.20 per million tokens, OpenAI and Anthropic API compatible.
Artificial Analysis: open-weights text model, 230B total and 10B active, released October 2025 (26 October per its FAQ), modified MIT license, $0.30 and $1.20 per million tokens, 205k context; now marked deprecated in favour of M2.1.
Model card: 230B total and 10B active parameters, coding and agentic tables (SWE-bench Verified 69.4, Terminal-Bench 46.3, BrowseComp 44, tau2-Bench 77.2), Artificial Analysis[4] intelligence table with AA Intelligence 61, interleaved-thinking requirement, SGLang, vLLM, MLX and Transformers deployment.
มีอะไรขาดหรือผิดไหม บอกด้วยคำพูดของคุณเอง: ลิงก์ที่สนับสนุนหมุดนี้ วันที่เริ่มหรือสิ้นสุดที่ต่างออกไปพร้อมเหตุผล หรือข้อเท็จจริงที่ขาดหรือผิด AI จะตรวจสอบกับแหล่งที่มาของหมุด ค้นหาแหล่งที่ดีกว่า และเพิ่มหน้าที่สนับสนุนคุณ แหล่งที่มาของหมุดเองยังคงมีน้ำหนักมากที่สุด รูปภาพที่แสดงสิ่งอื่นหรือแสดงได้ไม่ดีก็จะถูกตรวจสอบ และเลื่อนลงหรือแทนที่
ชื่อต้นฉบับ: MiniMax-M2 Released
ตารางด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์ของ MiniMax จากการ์ดโมเดล; "-" หมายถึงไม่ได้รายงาน และ "*" หมายถึงตัวเลขที่นำมาจากรายงานของคู่แข่งเอง[5].
| เกณฑ์มาตรฐาน | MiniMax-M2 | Claude Sonnet 4 | Claude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Pro | GPT-5 (การคิด) | GLM-4.6 | Kimi K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 69.4 | 72.7* | 77.2* | 63.8* | 74.9* | 68* | 69.2* | 67.8* |
| Multi-SWE-Bench | 36.2 | 35.7* | 44.3 | - | - | 30 | 33.5 | 30.6 |
| SWE-bench Multilingual | 56.5 | 56.9* | 68 | - | - | 53.8 | 55.9* | 57.9* |
| Terminal-Bench | 46.3 | 36.4* | 50* | 25.3* | 43.8* | 40.5* | 44.5* | 37.7* |
| ArtifactsBench | 66.8 | 57.3* | 61.5 | 57.7* | 73* | 59.8 | 54.2 | 55.8 |
| BrowseComp | 44 | 12.2 | 19.6 | 9.9 | 54.9* | 45.1* | 14.1 | 40.1* |
| BrowseComp-zh | 48.5 | 29.1 | 40.8 | 32.2 | 65 | 49.5 | 28.8 | 47.9* |
| GAIA (เฉพาะข้อความ) | 75.7 | 68.3 | 71.2 | 60.2 | 76.4 | 71.9 | 60.2 | 63.5 |
| xbench-DeepSearch | 72 | 64.6 | 66 | 56 | 77.8 | 70 | 61 | 71 |
| HLE (ใช้เครื่องมือ) | 31.8 | 20.3 | 24.5 | 28.4* | 35.2* | 30.4* | 26.9* | 27.2* |
| tau2-Bench | 77.2 | 65.5* | 84.7* | 59.2 | 80.1* | 75.9* | 70.3 | 66.7 |
| FinSearchComp-global | 65.5 | 42 | 60.8 | 42.6* | 63.9* | 29.2 | 29.5* | 26.2 |
| AgentCompany | 36 | 37 | 41 | 39.3* | - | 35 | 30 | 34 |