Minimax M2 API تک رسائی اور استعمال کرنے کا طریقہ

MiniMax M2، ایک نئی نسل کا بڑا زبان کا ماڈل جو ایجنٹی ورک فلو اور اینڈ ٹو اینڈ کوڈنگ کے لیے موزوں ہے۔ MiniMax نے عوامی طور پر MiniMax-M2 جاری کیا اور ہگنگ فیس پر وزن شائع کیا۔ یہ ایک MoE (ویرل) ماڈل ہے جس کا کل پیرامیٹر بجٹ بہت بڑا ہے لیکن فی ٹوکن بہت چھوٹا فعال سیٹ ہے، اور یہ بہت بڑے سیاق و سباق (200k+ ٹوکن) کو سپورٹ کرتا ہے۔

Minimax M2 کا ڈیزائن واقعی بہترین ہے، اور مجھے یقین ہے کہ ڈویلپر اس کی خصوصیات کا تجربہ کرنے کے خواہشمند ہیں۔ یہاں M2 استعمال کرنے کے لیے کچھ حل ہیں، ساتھ ہی ساتھ جدید تکنیکیں جو بطور حوالہ استعمال کی جا سکتی ہیں۔ Minimax M2 استعمال کرنے کے لیے، میں CometAPI تجویز کرتا ہوں۔ یہ مضمون وضاحت کرتا ہے کہ M2 کیا ہے اور اس کی اہم خصوصیات، میزبان API رسائی بمقابلہ سیلف ہوسٹنگ کا موازنہ کرتا ہے، ماڈل کو کال کرنے کے لیے قیمتوں کا تعین اور عملی مثالیں پیش کرتا ہے، اور پروڈکشن گریڈ کی کارکردگی اور لاگت کی کارکردگی حاصل کرنے کے لیے جدید ترین اصلاح اور ٹولنگ تکنیک کے ساتھ تکمیل کرتا ہے۔

MiniMax M2 کیا ہے؟

MiniMax M2 MiniMax کا تازہ ترین فلیگ شپ ہے: ایک اوپن ویٹ، مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) طرز کا ٹیکسٹ ماڈل جو "ایجنٹک" ورک فلوز (ٹول کے استعمال، کوڈ، ملٹی سٹیپ ریجننگ) اور طویل سیاق و سباق کے کام کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ عوامی رپورٹنگ اور کمیونٹی دستاویزات M2 کو ایک بہت بڑے ماڈل کے طور پر بیان کرتی ہیں (ایک MoE ڈیزائن کے تحت مجموعی طور پر سینکڑوں ارب پیرامیٹرز، فی پاس استعمال ہونے والے فعال پیرامیٹرز کی کافی کم تعداد کے ساتھ) جو پیچیدہ ملٹی فائل، ملٹی ٹول ٹاسک کے لیے بڑے سیاق و سباق کی ونڈوز کو سپورٹ کرتے ہوئے اعلی تھرو پٹ اور لاگت کی کارکردگی کو نشانہ بناتا ہے۔ آزاد بینچ مارکرز اور ریسیپی مینٹینرز نے فوری طور پر MiniMax M2 کو vLLM/Ollama/دیگر انفرنس اسٹیک میں شامل کیا ہے، اور MiniMax ماڈل اور اس کے ایجنٹ ٹولز کے لیے APIs اور ڈویلپر دستاویزات شائع کرتا ہے۔

M2 کیوں اہمیت رکھتا ہے: MiniMax M2 کو ایجنٹی نظام بنانے والی تنظیموں کے لیے عملی انتخاب کے لیے پوزیشن میں رکھا گیا ہے — معاونین جن کو ٹولز کال کرنے، فائلوں میں ترمیم کرنے، طویل المدت سیاق و سباق کو برقرار رکھنے، اور تخمینہ لاگت پر تیزی سے آگے بڑھنے کی ضرورت ہے۔ ابتدائی تجزیے کوڈنگ، ریاضی، اور آلے کے استعمال کے لیے عام بینچ مارکس پر فی ڈالر مضبوط صلاحیت ظاہر کرتے ہیں۔

بنیادی خصوصیات اور فن تعمیر

ماہرین کا مرکب، کل بڑے پیرامیٹرز لیکن چھوٹے فعال فٹ پرنٹ

M2 میں ایک بہت بڑی کل پیرامیٹر کی گنتی (رپورٹنگ رینج سیکڑوں اربوں کے لگ بھگ) ہونے کی اطلاع ہے، جبکہ فی فارورڈ پاس صرف بہت کم پیرامیٹرز کو چالو کرتا ہے — MiniMax پبلش مواد ہائی لائٹ ~230B کل پیرامیٹرز کے ساتھ ایک ~10B کے آرڈر پر فعال پیرامیٹر فوٹ پرنٹ اندازہ کے لیے یہ تجارت وہی ہے جو M2 کو نسبتاً کم فی ٹوکن کمپیوٹ اور تاخیر کے ساتھ اعلیٰ صلاحیت کا دعویٰ دیتی ہے (عام MoE فوائد: اعلی ماڈل کی گنجائش، کم ایکٹیویشن لاگت)۔

طویل سیاق و سباق کی حمایت

MiniMax M2 کے لیے بہت بڑی سیاق و سباق والی ونڈوز کا اشتہار دیتا ہے (انٹرپرائز پیمانے پر طویل سیاق و سباق کو نشانہ بنانا)۔ ریلیز میٹریل میں کچھ پلیٹ فارم دستاویزات انتہائی بڑے ٹوکن ونڈوز (دسیوں سے لے کر سیکڑوں ہزاروں ٹوکنز) کے لیے سپورٹ نوٹ کرتے ہیں، جو کہ ملٹی ڈاکیومنٹ کوڈنگ کے کاموں، طویل ایجنٹ کے نشانات، اور بازیافت کے بڑھے ہوئے بہاؤ کے لیے مفید ہے۔ (اگر آپ بہت طویل سیاق و سباق کو استعمال کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں تو فراہم کنندہ کی عملی حدود کی جانچ کریں: فراہم کنندگان بعض اوقات رول آؤٹ یا انجینئرنگ کی حدود نافذ کرتے ہیں یہاں تک کہ جب ماڈل فن تعمیر انتہائی ونڈوز کو سپورٹ کرتا ہو۔)

ایجنٹ مقامی ٹولنگ اور کوڈنگ فوکس

MiniMax M2 کو ٹول کالنگ اور ملٹی سٹیپ آٹومیشن (شیل/براؤزر/پائیتھن ٹول انٹیگریشنز) اور ورک فلو کوڈنگ (ملٹی فائل ایڈیٹس، رن فکس سائیکل، ٹیسٹ پر مبنی مرمت) کے لیے واضح طور پر ٹیون کیا گیا ہے۔ عام چیٹ ماڈلز کے مقابلے میں بہتر زیرو شاٹ ٹول آرکیسٹریشن رویے اور ملٹی سٹیپ ڈویلپر کاموں پر بہتر "فالو تھرو" کی توقع کریں۔

ڈویلپرز MiniMax M2 کو کیسے استعمال اور اس تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں؟

آپ کے پاس دو اہم آپریشنل راستے ہیں: میزبان API کا استعمال کریں۔ (تیز، کم رگڑ) یا خود میزبان ماڈل (زیادہ کنٹرول، ممکنہ طور پر بہت زیادہ پیمانے پر یا پرائیویسی وجوہات کی بناء پر معمولی لاگت کم ہے)۔ ذیل میں دونوں کے لیے عملی، چلانے کے قابل اقدامات ہیں۔

آپشن A — میزبان API (زیادہ تر ٹیموں کے لیے تجویز کردہ)

CometAPI بے نقاب MiniMax M2 اوپن اے آئی کے ساتھ مطابقت پذیر HTTP سطح کے پیچھے تاکہ آپ ماڈل کو ان ہی چیٹ/کمپلیشن پیٹرن کے ساتھ کال کر سکیں جو آپ پہلے سے استعمال کر رہے ہیں — بس سائن اپ کریں، حاصل کریں sk-... API کلید، CometAPI کے بنیادی URL پر اپنے کلائنٹ کی نشاندہی کریں، اور درخواست کریں۔ minimax-m2 ماڈل CometAPI ایک کھیل کا میدان، مفت ٹرائل ٹوکن، اور وینڈر کی براہ راست میزبانی کی قیمت کے مقابلے لاگت میں رعایت پیش کرتا ہے، جو اسے تیزی سے پروٹو ٹائپنگ اور پروڈکشن کی منتقلی کے لیے ایک پرکشش راستہ بناتا ہے۔

یہ کب منتخب کریں: فوری انضمام، چھوٹی ٹیمیں، پروڈکشن کی تعیناتی بغیر انفرنس انفرا کا انتظام کیے، یا جب آپ خودکار ماڈل اپ ڈیٹس اور نگرانی کو اہمیت دیتے ہیں۔

مراحل (میزبان API):

CometAPI پر ایک اکاؤنٹ بنائیں اور لاگ ان کریں۔
ڈیش بورڈ (کنسول / ٹوکنز) سے، ایک API ٹوکن بنائیں یا کاپی کریں — کیز اس طرح دکھائی دیتی ہیں۔ sk-XXXXX. اسے اپنے سیکرٹ مینیجر یا ماحولیاتی متغیرات میں محفوظ کریں۔ اس کا ارتکاب نہ کرو. CometAPI بہت سے اکاؤنٹس میں جانچ کے لیے محدود مفت ٹوکن دیتا ہے۔
CometAPI کی HTTP سطح OpenAI سے مطابقت رکھتی ہے۔ اپنے کلائنٹ کو تبدیل کریں۔ بنیادی URL کرنے کے لئے https://api.cometapi.com/v1/chat/completions اور پھر OpenAI طرز کے JSON پے لوڈز استعمال کریں (جیسے، model, messages, max_tokens, temperature)۔ اس کا مطلب ہے کہ زیادہ تر OpenAI SDK کوڈ ایک چھوٹی تبدیلی کے ساتھ کام کرتا ہے۔ api_base / base_url.
ماڈل سٹرنگ کا انتخاب کریں: CometAPI کی طرف سے MiniMax M2 کے لیے شائع کردہ ماڈل کا نام استعمال کریں۔ minimax-m2 (CometAPI ماڈل صفحہ ماڈل اور نمونے کے استعمال کو ظاہر کرتا ہے)۔
کال کریں۔ — ایک عام curl مثال (OpenAI طرز JSON) اس طرح دکھتی ہے:

curl -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $CometAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a helpful coding assistant."},
      {"role":"user","content":"Refactor this function to be async..."}
    ],
    "max_tokens": 1024,
    "temperature": 0.2
  }'

نوٹ: اختتامی نقطہ اور پیرامیٹر کے ناموں کو CometAPI کے API دستاویزات سے عین قدروں سے تبدیل کریں۔ MiniMax اپنے ڈویلپر پورٹل میں OpenAI سے مطابقت رکھنے والے پیٹرن اور ایجنٹ پرائمٹیو دستاویزات کرتا ہے۔

ایک عام پیٹرن ہے:

منصوبہ ساز - ایک مرحلہ وار منصوبہ تیار کریں (مثال کے طور پر، ڈیٹا حاصل کریں، ویب کال کریں، ٹیسٹ چلائیں)۔
اداکار - کال ٹولز (APIs، شیل، کوڈ پر عمل درآمد) جیسا کہ پلان کے ذریعہ بیان کیا گیا ہے۔
توثیق - ٹیسٹ یا چیک چلائیں اور ناکام ہونے پر واپس لوپ کریں۔

MiniMax M2 کی تربیت اور ترتیب ان انٹرلیونگز پر زور دیتی ہے، اس لیے ماڈل کو اسکافولڈ دینے پر اچھی طرح سے تشکیل شدہ ٹول کالز اور سٹرکچرڈ آؤٹ پٹ تیار کرنے کا رجحان ہے۔

میزبان API کے لیے انضمام کی تجاویز

استعمال محرومی جہاں صارفین کے لیے سمجھی جانے والی تاخیر کو کم کرنے اور جزوی آؤٹ پٹ ہینڈلنگ کی اجازت دینے کے لیے تعاون کیا جاتا ہے۔
لاگو کریں شرح کو محدود کرنا اور منطق کی دوبارہ کوشش کرنا عارضی ناکامیوں کے لیے۔
ٹوکن اکاؤنٹنگ: ان پٹ بمقابلہ آؤٹ پٹ ٹوکن فی درخواست کو ٹریک کرنے کے لیے لاگنگ بنائیں تاکہ آپ خرچ کی نگرانی کر سکیں اور الرٹس سیٹ کر سکیں۔

آپشن B — سیلف ہوسٹنگ (تجویز کی جاتی ہے جب آپ کو تنہائی، کسٹم انفرا، یا بہت زیادہ پائیدار تھرو پٹ کی ضرورت ہو)

یہ کب منتخب کریں: تعمیل/پرائیویسی کی ضروریات (ڈیٹا ریذیڈنسی)، بہت زیادہ تھرو پٹ جہاں ایمورٹائزڈ انفرا سستا ہو سکتا ہے، یا اسٹیک میں اپنی مرضی کے مطابق ترمیم۔

ضروریات اور ماحولیاتی نظام

ہارڈ ویئر: MoE ماڈلز کے ایکٹو پیرامیٹر فوٹ پرنٹ چھوٹا ہو سکتا ہے (10B ایکٹو)، لیکن فزیکل ماڈل فائلز، ماہر ٹیبلز اور روٹنگ لاجک میں میموری/IO مضمرات ہوتے ہیں۔ بڑی GPU میموری (A100/H100 کلاس یا ملٹی-GPU کلسٹرز)، ماڈل شارڈز کے لیے تیز NVMe، اور ایک ہائی بینڈوتھ انٹرکنیکٹ (NVLink/InfiniBand) پیداوار کے لیے عام ہیں۔ آف لوڈنگ کی حکمت عملی اور کوانٹائزیشن ضروریات کو کم کر سکتی ہے۔
انفرنس اسٹیک: vLLM، Ollama، اور دیگر کمیونٹی اسٹیک میں M2 کی ترکیبیں اور دستاویزات ہیں۔ تھرو پٹ اور ملٹی ٹیننٹ سرونگ کے لیے vLLM استعمال کریں۔ اولاما ایک آسان مقامی ڈیو لوپ فراہم کرتا ہے۔
کنٹینرائزیشن اور آرکیسٹریشن: ماڈل سرور کو کنٹینرز (Docker) میں پیک کریں اور پیداوار کے لیے Kubernetes/ Autoscaler کے ساتھ چلائیں۔

بنیادی خود میزبان بہاؤ (اعلی سطح)

وزن حاصل کریں۔ (لائسنس اور استعمال کی شرائط پر عمل کریں) MiniMax ڈسٹری بیوشن یا آفیشل آئینے سے۔ چونکہ MiniMax M2 وزن کھلا ہے، کمیونٹی پیکیجنگ اور ترکیبیں فراہم کرتی ہے۔
ایک انفرنس انجن کا انتخاب کریں۔ — اعلی تھرو پٹ کے لیے vLLM، یا مقامی/ٹیسٹنگ کے لیے اولاما جیسا رن ٹائم۔ انجن کو انسٹال اور ترتیب دیں۔
ماڈل کی خدمت کریں۔ - ماڈل پاتھ کے ساتھ vLLM یا منتخب سرور کو چلائیں اور GPU/متوازی ترتیبات کو ٹیون کریں۔
سرور کے سامنے آپ کے اپنے API گیٹ وے کے ساتھ جو آپ کی ایپلی کیشن کی توقع کے ہیڈرز/Semantics کا آئینہ دار ہوتا ہے (مثال کے طور پر، OpenAI طرز یا ایک حسب ضرورت RPC)۔ تصدیق، لاگنگ اور شرح کی حدیں شامل کریں۔

vLLM اور اسی طرح کے رن ٹائم تھرو پٹ اور میموری کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔ MiniMax شائع شدہ vLLM کی ترکیبیں اور M2 کو GPU میموری کی تقسیم اور موثر ڈسپیچ کے ساتھ چلانے کے لیے مثال کی تشکیل، مثال (تصوراتی)::

# Example: launch vLLM server (stylized)

vllm_server --model-name MiniMaxAI/MiniMax-M2 \
            --num-gpus 4 \
            --dtype fp16 \
            --max-seq-len 8192
# Client snippet to call vLLM server

from vllm import Client
client = Client("http://localhost:8080")
resp = client.generate("Implement a Unix-style recursive directory listing in Python.")
print(resp.get_completions().text)

لاگت کے نقطہ نظر سے میزبان API بمقابلہ سیلف ہوسٹنگ

میزبان API - فوائد اور نقصانات

پیشہ: سادہ بلنگ (فی ٹوکن)، منظم تھرو پٹ، SLAs، لوئر انجینئرنگ لفٹ۔ شائع شدہ ٹوکن کی قیمتیں بہت سے استعمال کے معاملات کے لیے انتہائی کم ہیں (تجربات کے لیے اچھا نقطہ آغاز)۔
Cons: فی ٹوکن قیمت اب بھی استعمال کے ساتھ پیمانہ ہے؛ آؤٹ پٹ ٹوکن زیادہ شرح پر بل کیے جاتے ہیں؛ لیٹنسی/تھرو پٹ ٹیوننگ پر کم کنٹرول، اور خصوصی روٹنگ یا نجی ڈیٹا ہینڈلنگ کے لیے وینڈر لاک۔

خود میزبانی - فوائد اور نقصانات

پیشہ: ایک وقتی انفرا اینڈ آپریشن لاگت (GPUs + infra) ادا کریں اور کوانٹائزیشن، بیچنگ، اور تھرو پٹ ٹیوننگ پر کنٹرول حاصل کریں۔ انتہائی اعلی حجم کے مستحکم کام کے بوجھ کے لیے $/token کو کم کرنے کی صلاحیت۔ ایم 2 جیسے ایم او ای ماڈلز فی ٹوکن پیش کرنے کے لیے سستے ہو سکتے ہیں جب درست ہم آہنگی اور کوانٹائزیشن کے ساتھ چلایا جائے۔
Cons: ہائی اپ فرنٹ کیپٹل اور آپریشنز: کلسٹر ڈیزائن (H100/A100/A800/H200)، نیٹ ورکنگ، ماہر ہم آہنگی، لوڈ بیلنسنگ۔ ماہر متوازی / vLLM ترکیبیں دھن کے لئے غیر معمولی ہیں۔ اس کے علاوہ، اگر آپ کو سخت دیکھ بھال/اپ ٹائم کی ضرورت ہو تو، منظم ہوسٹنگ مجموعی طور پر اب بھی کم مہنگی ہو سکتی ہے۔

سادہ فیصلہ ہوورسٹک

اگر آپ توقع کرتے ہیں۔ کم سے درمیانے درجے کی ٹریفک یا اسپیڈ ٹو مارکیٹ چاہتے ہیں: میزبان API کے ساتھ شروع کریں۔
اگر آپ توقع کرتے ہیں۔ پائیدار، بہت زیادہ تھرو پٹ (لاکھوں+ ٹوکنز/دن) اور عملہ آپریشن کر سکتا ہے، ہوسٹڈ فی ٹوکن بلنگ بمقابلہ تخمینہ شدہ انفرا/آپس کی تخفیف شدہ لاگت کا موازنہ کرتے ہوئے لاگت کا ماڈل چلا سکتا ہے۔ MoE سیلف ہوسٹنگ اکثر پیمانے پر پرکشش ہو جاتی ہے۔

قیمت اور تجارتی اختیارات

MiniMax اپنے پلیٹ فارم کی قیمتوں کے صفحات پر فی ٹوکن قیمتوں کی فہرست دیتا ہے (مثال کے طور پر شائع شدہ شرحیں وسط ریلیز): ان پٹ ٹوکنز ≈ $0.3 فی 1M ٹوکن** اور **آؤٹ پٹ ٹوکنز \approx$ 1.2 فی 1M ٹوکن ان کے پلیٹ فارم پر.

میزبان بمقابلہ پوشیدہ اخراجات: اگر آپ ایک میزبان API استعمال کرتے ہیں تو آپ شائع شدہ API کی شرحیں ادا کریں گے اور آپریشنز اور GPU کیپیٹل اخراجات سے بچ سکتے ہیں۔ اگر آپ خود میزبانی کرتے ہیں تو GPU، اسٹوریج، نیٹ ورکنگ اور انجینئرنگ کے اخراجات کی توقع کریں: MoE ماڈلز کو مخصوص رن ٹائم سپورٹ کی ضرورت ہوتی ہے اور وہ گھنے ماڈلز کے مقابلے مختلف میموری/IO پروفائلز لگا سکتے ہیں (اوپر سیلف ہوسٹنگ سیکشن دیکھیں)۔

MiniMax M2 کے لیے CometAPI پر قیمتوں کا تعین

CometAPI اپنے ماڈل صفحات پر ماڈل کے لیے مخصوص قیمتوں کی فہرست دیتا ہے۔ MiniMax M2 کے لیے، CometAPI کا صفحہ مثال کے طور پر قیمتوں کا تعین اور وینڈر کی نسبت پروموشنل رعایت کی اطلاع دیتا ہے:

ان پٹ ٹوکنز: ~$0.24 فی 1M ٹوکن
آؤٹ پٹ ٹوکن: ~$0.96 فی 1M ٹوکن
CometAPI ڈسکاؤنٹ کا اشتہار دیتا ہے (مثلاً، کچھ فہرستوں پر "20% آفیشل قیمت") اور اکثر ٹرائل اکاؤنٹس کے لیے مفت ٹوکن الاٹمنٹ۔ ہمیشہ ماڈل پیج اور اپنے اکاؤنٹ کی بلنگ اسکرین پر قیمت کی توثیق کریں بڑے رنز سے پہلے۔

عملی نوٹ: CometAPI اپنے گیٹ وے سے روٹ کی گئی درخواستوں کے لیے آپ کو بل دیتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کو ان ماڈلز کے لیے سنٹرلائزڈ بلنگ اور استعمال کی رپورٹیں ملتی ہیں جنہیں آپ CometAPI (ملٹی ماڈل ٹیموں کے لیے آسان) کے ذریعے کال کرتے ہیں۔

فوری اور پیغام پروٹوکول (عملی ٹیمپلیٹس)

ذیل میں ایک مضبوط ReAct طرز کے پروٹوکول کے لیے کاپی/پیسٹ ایبل ٹیمپلیٹس ہیں۔ وہ OpenAI طرز کے چیٹ پیغامات ہیں (CometAPI یا کسی بھی OpenAI کے موافق گیٹ وے کے ساتھ کام کرتا ہے)۔

سسٹم کی ہدایات (ماڈل کو ایجنٹ موڈ میں رکھتا ہے)

System: You are an agentic assistant. For each turn, follow this strict structured format in the assistant output:

1) THOUGHT: a short plan or reasoning step (internal).
2) ACTION: one of:
- CALL_TOOL(name, args_json)  // request me to run a tool
- FINAL_ANSWER: <short text>  // when finished
3) RATIONALE: one-sentence justification for the action (optional).

Only include one ACTION per assistant reply. Do not output tool results. Wait for the tool result (OBSERVATION) from the environment and then continue. Use concise tokens to reduce cost.

اسسٹنٹ مثال (ماڈل کیا واپس کرتا ہے)

Assistant -> (to server):

THOUGHT: Need latest release notes to verify API changes.
ACTION: CALL_TOOL("web_search", {"query":"MiniMax M2 release notes Oct 2025"})
RATIONALE: Confirm model behavior for agentic tool schema.

ماحولیات/سرور ٹول آؤٹ پٹ کو صارف/سسٹم پیغام کے بطور واپس بھیجتا ہے۔

System: TOOL_RESULT for CALL_TOOL("web_search", ...):
OBSERVATION: {"top_result_title":"MiniMax M2 v1.2 release notes", "snippet":"...agent APIs updated..."}

پھر ماڈل ایک اور سوچ/عمل کے ساتھ جاری رہتا ہے۔

حتمی صارف کا سامنا جواب (تصدیق کے بعد)

Assistant -> (to user):

FINAL_ANSWER: "MiniMax M2 now supports function-style tool calls. To call it, use ... ."

اعلی درجے کی تکنیک (مضبوطی اور صلاحیت میں اضافہ)

1) خیالات کے درخت اور شاخوں کی تلاش

ایک لکیری سوچ کے راستے کے بجائے، متوازی طور پر متعدد امیدواروں کی کارروائیوں/منصوبوں کو پھیلائیں، ان کا جائزہ لیں (ماڈل یا اسکورنگ فنکشن کے ذریعے)، اور سب سے زیادہ امید افزا شاخوں کو دریافت کریں۔ جب کام مشکل ہوں تو استعمال کریں (پیچیدہ منصوبہ بندی، پہیلیاں، بہت سے اختیارات کے ساتھ ملٹی سٹیپ کوڈنگ)۔

جزوی حل کی بیم کو برقرار رکھیں۔
ہیورسٹکس کے ذریعہ شاخوں کو اسکور کریں: حقائق کی جانچ، ٹول کی کامیابی کی شرح، یا پیش گوئی شدہ افادیت۔
لاگت کو کنٹرول کرنے کے لیے کم اسکور کرنے والی شاخوں کی کٹائی کریں۔

2) خود مستقل مزاجی اور جوڑنا

متعدد آزاد حل کے نشانات (مختلف درجہ حرارت، بیج) پیدا کریں۔ اکثریتی ووٹنگ یا کوالٹی اسکورنگ کے ذریعے مجموعی حتمی جوابات۔ سنگل رن ہیلوسینیشن کو کم کرتا ہے۔

3) سوچ بمقابلہ اداکاری کا انشانکن

استعمال کم درجہ حرا رت اعمال کے لیے (عدم، قابل اعتماد ٹول کالز)۔
استعمال زیادہ درجہ حرارت اگر تخلیقی صلاحیتوں کی ضرورت ہو تو ذہن سازی/منصوبہ بندی کے لیے۔
ان کو مختلف ماڈل کالز یا ایک ہی کال میں واضح درجہ حرارت کے ذریعے الگ کریں۔

4) سکریچ پیڈ اور میموری

ورکنگ میموری کے لیے اندرونی سکریچ پیڈ رکھیں (ٹول کالز کے دوران دریافت ہونے والے حقائق، انٹرمیڈیٹ کوڈ کے ٹکڑوں)۔
اہم حقائق کو سیشن میموری یا ویکٹر DB پر برقرار رکھیں تاکہ مستقبل کے سوالات انہیں دوبارہ استعمال کریں (دوبارہ تلاش سے بچیں)۔

5) تصدیقی تہیں

زیادہ اثر انداز ہونے والی کارروائیوں کو انجام دینے سے پہلے (مثلاً تعیناتی، حذف، مالیاتی لین دین) کی ضرورت ہے:

ایک مختصر انسانی پڑھنے کے قابل خلاصہ تیار کرنے کے لیے ماڈل،
ثانوی ماڈل یا تصدیقی اسکرپٹ کے ذریعے کراس چیک،
تباہ کن اعمال کے لیے دستی انسانی منظوری۔

6) لاگت اور تاخیر کی اصلاح

مختصر، منظم غور و فکر کے پیغامات کا استعمال کریں (فی جواب ایک کارروائی)۔
سمجھی جانے والی تاخیر کو کم کرنے کے لیے طویل آؤٹ پٹس کے لیے اسٹریمنگ کا استعمال کریں۔
کیشے ڈیٹرمنسٹک یا بار بار ٹول کال کے جوابات۔

مثال کے نفاذ (Python pseudocode CometAPI کا استعمال کرتے ہوئے)

یہ سیڈوکوڈ سرور سائیڈ آرکیسٹریشن کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ فرض کرتا ہے کہ CometAPI OpenAI کے موافق چیٹ کی تکمیل کو سپورٹ کرتا ہے۔

import requests, os, json

API_KEY = os.getenv("COMETAPI_KEY")
ENDPOINT = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

def call_model(messages, model="minimax-m2", max_tokens=512, temperature=0.2):
    payload = {"model": model, "messages": messages, "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature}
    r = requests.post(ENDPOINT, headers=HEADERS, json=payload)
    return r.json()

# Initial conversation: system + user request

messages = [
    {"role":"system", "content": "You are an agentic assistant... "},
    {"role":"user", "content": "Help me update the CI job to use M2's new agent API."}
]

# Loop: ask model for thought/action, execute action, provide observation, repeat

for step in range(8):  # max 8 steps to avoid runaway loops

    resp = call_model(messages)
    assistant_text = resp
    # parse assistant_text for ACTION (e.g., CALL_TOOL)

    action = parse_action(assistant_text)
    if action == "FINAL_ANSWER":
        final = extract_final_answer(assistant_text)
        # present final to user

        print("FINAL:", final)
        break
    elif action == "CALL_TOOL":
        tool_name = action
        tool_args = action
        # Execute the tool safely (validate inputs first!)

        obs = safe_execute_tool(tool_name, tool_args)
        messages.append({"role":"system", "content": f"TOOL_RESULT: {json.dumps(obs)}"})
        # loop continues: model gets observation and responds

اہم نکات:

parse_action مضبوط اور سخت ہونا چاہیے؛ فری فارم پارسنگ پر انحصار نہ کریں۔
safe_execute_tool ٹول آرگس کی توثیق کرنا ضروری ہے (سفید فہرست کی اجازت شدہ کارروائیاں، پیرامیٹر سینیٹائزیشن)۔
زیادہ سے زیادہ قدموں کی گنتی اور ٹائم آؤٹ کو نافذ کریں۔

خیالات کا خاتمہ

MiniMax M2 کھلے LLM ماحولیاتی نظام میں ایک بڑے نئے آپشن کی نمائندگی کرتا ہے: ایک MoE پر مبنی ماڈل کوڈنگ اور ایجنٹی ورک فلو کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جو وزن اور ٹولنگ کے ساتھ شائع کیا گیا ہے جو ٹیموں کو میزبانی کی سہولت یا خود میزبان کنٹرول کے درمیان انتخاب کرنے دیتا ہے۔ بہت سی ٹیموں کے لیے بہترین نقطہ نظر دو مرحلوں کا سفر ہے: (1) میزبانی کے اختتامی نقطہ یا مفت ڈیمو پر تیزی سے توثیق کریں، پھر (2) خود میزبانی کا اندازہ صرف اس صورت میں کریں جب آپ کو کنٹرول، حسب ضرورت، یا طویل مدتی لاگت کی پروفائل کی ضرورت ہو جو آپس کی سرمایہ کاری کا جواز پیش کرے۔ ایک طویل سیاق و سباق کی کھڑکی، ایجنٹ کی مقامی صلاحیتوں، اور کھلے وزن کا مجموعہ M2 کو خاص طور پر ڈویلپر ٹولز، ملٹی سٹیپ ایجنٹس، اور پروڈکشن اسسٹنٹس کے لیے پرکشش بناتا ہے — بشرطیکہ ٹیمیں محتاط اصلاح اور حفاظتی انجینئرنگ کا اطلاق کریں۔

MiniMax M2 API تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔

ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ Minimax M2 API CometAPI کے ذریعے، جدید ترین ماڈل ورژن ہمیشہ سرکاری ویب سائٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !

اگر آپ AI پر مزید ٹپس، گائیڈز اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں فالو کریں۔ VK, X اور Discord!