MiniMax M2 โมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นใหม่ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการเขียนโค้ดแบบเอ็นด์ทูเอนด์ MiniMax ได้เปิดตัว MiniMax-M2 และเผยแพร่น้ำหนักบน Hugging Face อย่างเป็นทางการแล้ว เป็นโมเดล MoE (แบบเบาบาง) ที่มีงบประมาณพารามิเตอร์รวมสูงมาก แต่มีชุดแอ็กทีฟต่อโทเค็นที่เล็กกว่ามาก และรองรับบริบทขนาดใหญ่มาก (มากกว่า 200 โทเค็น)
การออกแบบของ Minimax M2 นั้นยอดเยี่ยมมาก และผมเชื่อว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์ต่างกระตือรือร้นที่จะทดลองใช้คุณสมบัติต่างๆ ของมัน ต่อไปนี้คือโซลูชันบางส่วนสำหรับการใช้งาน M2 รวมถึงเทคนิคขั้นสูงที่สามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงได้ สำหรับการใช้ Minimax M2 ผมขอแนะนำ CometAPI บทความนี้จะอธิบายว่า M2 คืออะไรและคุณสมบัติหลักๆ ของมัน เปรียบเทียบการเข้าถึง API แบบโฮสต์กับแบบโฮสต์เอง อธิบายราคาและตัวอย่างการใช้งานจริงสำหรับการเรียกใช้โมเดล และปิดท้ายด้วยเทคนิคการปรับแต่งและเครื่องมือขั้นสูงเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพด้านต้นทุนในระดับการใช้งานจริง
MiniMax M2 คืออะไร?
MiniMax M2 คือเรือธงรุ่นล่าสุดจาก MiniMax: โมเดลข้อความแบบ open-weights และแบบผสมผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ที่ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบ "agent" (การใช้เครื่องมือ, โค้ด, การให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน) และการทำงานในบริบทที่ยาว รายงานสาธารณะและเอกสารประกอบชุมชนอธิบายว่า M2 เป็นโมเดลขนาดใหญ่มาก (มีพารามิเตอร์รวมกันหลายแสนล้านรายการภายใต้การออกแบบ MoE โดยมีจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงน้อยกว่ามากต่อรอบ) ที่มุ่งเป้าไปที่ปริมาณงานสูงและประสิทธิภาพด้านต้นทุน ขณะเดียวกันก็รองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่สำหรับงานที่ซับซ้อนแบบหลายไฟล์และหลายเครื่องมือ นักเปรียบเทียบประสิทธิภาพและผู้ดูแลสูตรอิสระได้เพิ่ม MiniMax M2 ลงในสแต็กการอนุมาน vLLM/Ollama/อื่นๆ อย่างรวดเร็ว และ MiniMax ได้เผยแพร่ API และเอกสารสำหรับนักพัฒนาสำหรับโมเดลและเครื่องมือตัวแทน
เหตุใด M2 จึงมีความสำคัญ: MiniMax M2 ถูกวางตำแหน่งให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับองค์กรที่กำลังสร้างระบบแบบเอเจนต์ ซึ่งเป็นระบบผู้ช่วยที่ต้องเรียกใช้เครื่องมือ แก้ไขไฟล์ บำรุงรักษาบริบทระยะยาว และดำเนินการอย่างรวดเร็วในด้านต้นทุนการอนุมาน การวิเคราะห์ในระยะแรกแสดงให้เห็นถึงความสามารถต่อดอลลาร์ที่แข็งแกร่งในเกณฑ์มาตรฐานทั่วไปสำหรับการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการใช้เครื่องมือ
คุณสมบัติหลักและสถาปัตยกรรม
การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ พารามิเตอร์รวมขนาดใหญ่แต่มีการใช้งานจริงน้อย
มีรายงานว่า M2 มีจำนวนพารามิเตอร์รวมที่ใหญ่โตมาก (รายงานช่วงประมาณหลายร้อยพันล้าน) ในขณะที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์จำนวนน้อยกว่ามากต่อการส่งต่อหนึ่งครั้งเท่านั้น — ไฮไลท์เนื้อหาเผยแพร่ของ MiniMax ~พารามิเตอร์รวม 230B ด้วย รอยเท้าพารามิเตอร์ที่ใช้งานได้ในลำดับ ~10B สำหรับการอนุมาน การแลกเปลี่ยนนี้เองที่ทำให้ M2 อ้างว่ามีความสามารถสูง โดยมีการประมวลผลต่อโทเค็นและเวลาแฝงที่ค่อนข้างต่ำ (ข้อดีทั่วไปของ MoE: ความจุของโมเดลสูง ต้นทุนการเปิดใช้งานต่ำ)
การสนับสนุนบริบทแบบยาว
MiniMax โฆษณาหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มากสำหรับ M2 (มุ่งเป้าไปที่บริบทยาวระดับองค์กร) เอกสารแพลตฟอร์มบางฉบับในเอกสารเผยแพร่ระบุว่ารองรับหน้าต่างโทเค็นขนาดใหญ่มาก (หลายหมื่นถึงหลายแสนโทเค็น) ซึ่งมีประโยชน์สำหรับงานเขียนโค้ดหลายเอกสาร การติดตามเอเจนต์ที่ยาว และโฟลว์ที่เสริมการดึงข้อมูล (หากคุณวางแผนที่จะใช้บริบทยาวมาก ให้ทดสอบขีดจำกัดในทางปฏิบัติของผู้ให้บริการ: บางครั้งผู้ให้บริการอาจกำหนดขีดจำกัดด้านการเปิดตัวหรือด้านวิศวกรรม แม้ว่าสถาปัตยกรรมแบบจำลองจะรองรับหน้าต่างที่กว้างมากก็ตาม)
การมุ่งเน้นเครื่องมือและการเข้ารหัสแบบเอเจนต์เนทีฟ
MiniMax M2 ได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือและการทำงานอัตโนมัติแบบหลายขั้นตอน (การผสานรวมเครื่องมือเชลล์/เบราว์เซอร์/Python) และสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ด (การแก้ไขหลายไฟล์ รอบการทำงาน-แก้ไข และการซ่อมแซมตามการทดสอบ) คาดว่าจะมีพฤติกรรมการประสานงานเครื่องมือแบบ zero-shot ที่ดีขึ้น และ "การติดตามผล" ที่ดีขึ้นในงานนักพัฒนาแบบหลายขั้นตอน เมื่อเทียบกับโมเดลแชททั่วไป
นักพัฒนาสามารถใช้และเข้าถึง MiniMax M2 ได้อย่างไร
คุณมีสองเส้นทางการดำเนินงานหลัก: ใช้ API ที่โฮสต์ไว้ (เร็ว แรงเสียดทานต่ำ) หรือ ตัวเองเป็นเจ้าบ้าน โมเดล (ควบคุมได้มากขึ้น ต้นทุนส่วนเพิ่มที่อาจลดลงในระดับที่สูงมากหรือด้วยเหตุผลด้านความเป็นส่วนตัว) ด้านล่างนี้คือขั้นตอนที่ใช้งานได้จริงสำหรับทั้งสองกรณี
ตัวเลือก A — API โฮสต์ (แนะนำสำหรับทีมส่วนใหญ่)
โคเมทเอพีไอ ที่เปิดเผย มินิแม็กซ์ เอ็มทู เบื้องหลังพื้นผิว HTTP ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อให้คุณสามารถเรียกใช้โมเดลด้วยรูปแบบการแชท/การเสร็จสมบูรณ์แบบเดียวกับที่คุณใช้อยู่แล้ว เพียงแค่ลงทะเบียนและรับ sk-... รหัส API ชี้ไคลเอนต์ของคุณไปที่ URL ฐานของ CometAPI และร้องขอ minimax-m2 แบบจำลอง CometAPI นำเสนอสนามเด็กเล่น โทเค็นทดลองใช้ฟรี และส่วนลดค่าใช้จ่ายเมื่อเทียบกับราคาโฮสต์โดยตรงของผู้ขาย ซึ่งทำให้เป็นเส้นทางที่น่าสนใจสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและการโยกย้ายการผลิต
เมื่อใดควรเลือกสิ่งนี้: การบูรณาการอย่างรวดเร็ว ทีมขนาดเล็ก การปรับใช้การผลิตโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานการอนุมาน หรือเมื่อคุณให้ความสำคัญกับการอัปเดตและการตรวจสอบโมเดลอัตโนมัติ
ขั้นตอน (โฮสต์ API):
- สร้างบัญชีบน CometAPI และเข้าสู่ระบบ
- จากแดชบอร์ด (คอนโซล/โทเค็น) สร้างหรือคัดลอกโทเค็น API — คีย์มีลักษณะดังนี้
sk-XXXXX. เก็บไว้ในตัวจัดการความลับหรือตัวแปรสภาพแวดล้อมของคุณ อย่าคอมมิตมัน CometAPI มอบโทเค็นฟรีจำนวนจำกัดสำหรับการทดสอบในหลายบัญชี - พื้นผิว HTTP ของ CometAPI เข้ากันได้กับ OpenAI เปลี่ยนไคลเอนต์ของคุณ URL ฐาน ไปยัง
https://api.cometapi.com/v1/chat/completionsจากนั้นใช้เพย์โหลด JSON สไตล์ OpenAI (เช่นmodel,messages,max_tokens,temperature) ซึ่งหมายความว่าโค้ด SDK ของ OpenAI ส่วนใหญ่ทำงานโดยมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยapi_base/base_url. - เลือกสตริงโมเดล: ใช้ชื่อโมเดลที่เผยแพร่โดย CometAPI สำหรับ MiniMax M2 — โดยทั่วไป
minimax-m2(หน้าโมเดล CometAPI แสดงโมเดลและการใช้งานตัวอย่าง) - โทรออก — ตัวอย่าง curl ทั่วไป (JSON สไตล์ OpenAI) มีลักษณะดังนี้:
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
}'
หมายเหตุ: แทนที่ชื่อจุดสิ้นสุดและพารามิเตอร์ด้วยค่าที่แน่นอนจากเอกสาร API ของ CometAPI เอกสาร MiniMax แสดงรูปแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI และตัวแทนดั้งเดิมในพอร์ทัลนักพัฒนา
รูปแบบทั่วไปคือ:
- ผู้วางแผน — สร้างแผนแบบเป็นขั้นตอน (เช่น ดึงข้อมูล เรียกเว็บ รันการทดสอบ)
- นักแสดง — เรียกใช้เครื่องมือ (API, เชลล์, การดำเนินการโค้ด) ตามที่แผนกำหนด
- ตรวจสอบ — รันการทดสอบหรือตรวจสอบและวนกลับหากเกิดความล้มเหลว
การฝึกอบรมและการกำหนดค่าของ MiniMax M2 เน้นการสลับกันเหล่านี้ ดังนั้นโมเดลจึงมีแนวโน้มที่จะสร้างการเรียกเครื่องมือที่มีรูปแบบที่ดีและเอาต์พุตที่มีโครงสร้างเมื่อได้รับนั่งร้าน
เคล็ดลับการรวมระบบสำหรับ API ที่โฮสต์
- ใช้ ที่พริ้ว ซึ่งได้รับการสนับสนุนเพื่อลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รับรู้และอนุญาตให้จัดการเอาต์พุตบางส่วนได้
- Implement ตรรกะการจำกัดอัตราและการลองใหม่ สำหรับความล้มเหลวชั่วคราว
- การบัญชีโทเค็น:สร้างการบันทึกเพื่อติดตามโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตต่อคำขอเพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบการใช้จ่ายและตั้งค่าการแจ้งเตือนได้
ตัวเลือก B — การโฮสต์ด้วยตนเอง (แนะนำเมื่อคุณต้องการการแยก โครงสร้างพื้นฐานที่กำหนดเอง หรือปริมาณงานต่อเนื่องที่สูงมาก)
เมื่อใดควรเลือกสิ่งนี้: ความต้องการด้านการปฏิบัติตาม/ความเป็นส่วนตัว (การคงอยู่ของข้อมูล) ปริมาณงานสูงมาก โดยที่โครงสร้างพื้นฐานแบบลดหย่อนอาจมีราคาถูกกว่า หรือการปรับเปลี่ยนแบบกำหนดเองสำหรับสแต็ก
ความต้องการและระบบนิเวศ
- ฮาร์ดแวร์: ขนาดพารามิเตอร์ที่แอ็กทีฟของแบบจำลอง MoE อาจมีขนาดเล็ก (ใช้งานอยู่ 10 ไบต์) แต่ไฟล์แบบจำลองทางกายภาพ ตารางผู้เชี่ยวชาญ และตรรกะการกำหนดเส้นทางมีผลกระทบต่อหน่วยความจำ/IO หน่วยความจำ GPU ขนาดใหญ่ (คลาส A100/H100 หรือคลัสเตอร์แบบหลาย GPU) NVMe ความเร็วสูงสำหรับชาร์ดแบบจำลอง และการเชื่อมต่อแบบแบนด์วิดท์สูง (NVLink/InfiniBand) ถือเป็นเรื่องปกติสำหรับการผลิต กลยุทธ์การออฟโหลดและการหาปริมาณข้อมูลสามารถลดความต้องการได้
- สแต็กอนุมาน: vLLM, Ollama และสแต็กชุมชนอื่นๆ มีสูตรและเอกสาร M2 ใช้ vLLM สำหรับทรูพุตและการให้บริการแบบหลายผู้เช่า Ollama มอบลูปการพัฒนาภายในที่ง่ายขึ้น
- การใส่คอนเทนเนอร์และการประสานงาน: แพ็คเซิร์ฟเวอร์โมเดลลงในคอนเทนเนอร์ (Docker) และรันด้วย Kubernetes / Autoscaler สำหรับการผลิต
โฟลว์การโฮสต์ด้วยตนเองขั้นพื้นฐาน (ระดับสูง)
- รับน้ำหนัก (ปฏิบัติตามข้อกำหนดสิทธิ์การใช้งานและการใช้งาน) จากการจัดจำหน่ายของ MiniMax หรือจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เนื่องจากตุ้มน้ำหนัก MiniMax M2 เป็นแบบเปิด ชุมชนจึงจัดเตรียมบรรจุภัณฑ์และสูตรอาหารไว้ให้
- เลือกเครื่องมืออนุมาน — vLLM สำหรับทรูพุตสูง หรือรันไทม์อย่าง Ollama สำหรับการทดสอบภายในเครื่อง ติดตั้งและกำหนดค่าเอนจิน
- รับใช้แบบจำลอง — เรียกใช้ vLLM หรือเซิร์ฟเวอร์ที่เลือกโดยใช้เส้นทางโมเดลและปรับแต่งการตั้งค่า GPU/การทำงานคู่ขนาน
- ด้านหน้าเซิร์ฟเวอร์ ด้วยเกตเวย์ API ของคุณเองที่สะท้อนส่วนหัว/ความหมายที่แอปพลิเคชันของคุณคาดหวัง (เช่น สไตล์ OpenAI หรือ RPC ที่กำหนดเอง) เพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ การบันทึก และขีดจำกัดอัตรา
vLLM และรันไทม์ที่คล้ายกันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้านทรูพุตและประสิทธิภาพของหน่วยความจำ MiniMax ได้เผยแพร่สูตร vLLM และตัวอย่างการกำหนดค่าสำหรับการรัน M2 พร้อมการแบ่งพาร์ติชันหน่วยความจำ GPU และการกระจายข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่าง (แนวคิด):
# 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)
API โฮสต์เทียบกับการโฮสต์ด้วยตนเองจากมุมมองด้านต้นทุน
API โฮสต์ — ข้อดีและข้อเสีย
- จุดเด่น: การเรียกเก็บเงินแบบง่าย (ต่อโทเค็น) การบริหารจัดการปริมาณงาน ข้อตกลงระดับการให้บริการ (SLA) ค่าใช้จ่ายด้านวิศวกรรมที่ต่ำลง ราคาโทเค็นที่เผยแพร่นั้นต่ำมากสำหรับการใช้งานหลายกรณี (เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการทดลอง)
- จุดด้อย: ราคาต่อโทเค็นยังคงปรับตามการใช้งาน โทเค็นเอาต์พุตจะถูกเรียกเก็บเงินในอัตราที่สูงขึ้น ควบคุมการปรับแต่งเวลาแฝง/ปริมาณข้อมูลได้น้อยลง และล็อคผู้จำหน่ายสำหรับการกำหนดเส้นทางเฉพาะหรือการจัดการข้อมูลส่วนตัว
การโฮสต์ด้วยตนเอง — ข้อดีและข้อเสีย
- จุดเด่น: จ่ายค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินงานครั้งเดียว (GPU + โครงสร้างพื้นฐาน) และควบคุมการควอนไทซ์ การแบ่งกลุ่ม และการปรับแต่งทรูพุต มีศักยภาพในการลดค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นสำหรับเวิร์กโหลดคงที่ที่มีปริมาณสูงมาก โมเดล MoE เช่น M2 อาจมีค่าใช้จ่ายต่อโทเค็นถูกกว่าเมื่อทำงานด้วยการประมวลผลแบบขนานและควอนไทซ์ที่ถูกต้อง
- จุดด้อย: ต้นทุนและการดำเนินการเริ่มต้นสูง: การออกแบบคลัสเตอร์ (H100/A100/A800/H200), ระบบเครือข่าย, การประมวลผลแบบขนานโดยผู้เชี่ยวชาญ, การปรับสมดุลโหลด การปรับแต่งสูตรการประมวลผลแบบขนานโดยผู้เชี่ยวชาญ/vLLM นั้นทำได้ไม่ยาก นอกจากนี้ หากคุณต้องการการบำรุงรักษา/ระยะเวลาการทำงานที่เข้มงวด โฮสติ้งแบบมีการจัดการอาจมีค่าใช้จ่ายโดยรวมที่ถูกกว่า
ฮิวริสติกการตัดสินใจแบบง่าย
- หากคุณคาดหวัง ปริมาณการจราจรต่ำถึงปานกลาง หรือต้องการความเร็วในการนำออกสู่ตลาด: เริ่มต้นด้วยโฮสต์ API
- หากคุณคาดหวัง ผลผลิตที่สูงมากอย่างต่อเนื่อง (โทเค็นมากกว่าล้านรายการต่อวัน) และสามารถจัดเจ้าหน้าที่ปฏิบัติการ ดำเนินการตามแบบจำลองต้นทุนโดยเปรียบเทียบการเรียกเก็บเงินต่อโทเค็นที่โฮสต์กับต้นทุนที่ประมาณไว้ของโครงสร้างพื้นฐาน/ปฏิบัติการ การโฮสต์ด้วยตนเองของกระทรวงศึกษาธิการมักจะน่าสนใจเมื่อดำเนินการในระดับขนาดใหญ่
ราคาและตัวเลือกเชิงพาณิชย์
MiniMax แสดงรายการราคาต่อโทเค็นในหน้าราคาแพลตฟอร์ม (ตัวอย่างอัตราที่เผยแพร่ระหว่างการเปิดตัว): โทเค็นอินพุต ≈ 0.3 ต่อ 1 ล้านโทเค็น** และ **โทเค็นเอาต์พุต ≈ 1.2 ต่อ 1 ล้านโทเค็น บนแพลตฟอร์มของพวกเขา
ค่าใช้จ่ายโฮสต์เทียบกับค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่: หากคุณใช้ API แบบโฮสต์ คุณจะต้องจ่ายตามอัตรา API ที่เผยแพร่ และสามารถหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและค่าใช้จ่ายด้าน GPU ได้ หากคุณโฮสต์ด้วยตนเอง คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายด้าน GPU พื้นที่จัดเก็บข้อมูล เครือข่าย และวิศวกรรม เนื่องจากโมเดล MoE ต้องการการสนับสนุนรันไทม์ที่เฉพาะเจาะจง และสามารถกำหนดโปรไฟล์หน่วยความจำ/IO ที่แตกต่างจากโมเดลแบบ Dense ได้ (ดูหัวข้อการโฮสต์ด้วยตนเองด้านบน)
ราคาของ CometAPI สำหรับ MiniMax M2
CometAPI แสดงรายการราคาเฉพาะรุ่นในหน้าแสดงรุ่น สำหรับ MiniMax M2 หน้าของ CometAPI จะรายงานตัวอย่างราคาและส่วนลดโปรโมชั่นที่เกี่ยวข้องกับผู้ขาย:
- อินพุตโทเค็น: ~$0.24 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
- โทเค็นเอาท์พุต: ~$0.96 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
- CometAPI โฆษณาส่วนลด (เช่น "ลด 20% จากราคาปกติ" ในบางรายการ) และมักจะแจกโทเค็นฟรีสำหรับบัญชีทดลองใช้งาน โปรดตรวจสอบราคาในหน้าตัวอย่างและหน้าจอเรียกเก็บเงินบัญชีของคุณก่อนสั่งซื้อจำนวนมากเสมอ
หมายเหตุการปฏิบัติ: CometAPI จะเรียกเก็บเงินจากคุณสำหรับคำขอที่ส่งผ่านเกตเวย์ ซึ่งหมายความว่าคุณจะได้รับรายงานการเรียกเก็บเงินและการใช้งานแบบรวมศูนย์สำหรับโมเดลที่คุณเรียกใช้ผ่าน CometAPI (สะดวกสำหรับทีมที่มีโมเดลหลายตัว)
โปรโตคอลแจ้งเตือนและข้อความ (เทมเพลตที่ใช้งานได้จริง)
ด้านล่างนี้คือเทมเพลตที่สามารถคัดลอกและวางได้สำหรับโปรโตคอลสไตล์ ReAct ที่แข็งแกร่ง ซึ่งเป็นข้อความแชทสไตล์ OpenAI (ใช้งานได้กับ CometAPI หรือเกตเวย์ที่รองรับ OpenAI)
คำสั่งระบบ (รักษาโมเดลในโหมดตัวแทน)
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.
ตัวอย่างผู้ช่วย (สิ่งที่โมเดลส่งคืน)
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.
สภาพแวดล้อม/เซิร์ฟเวอร์ส่งเอาต์พุตเครื่องมือกลับมาเป็นข้อความของผู้ใช้/ระบบ
System: TOOL_RESULT for CALL_TOOL("web_search", ...):
OBSERVATION: {"top_result_title":"MiniMax M2 v1.2 release notes", "snippet":"...agent APIs updated..."}
จากนั้นโมเดลก็ดำเนินต่อไปด้วยความคิด/การกระทำอื่น
คำตอบสุดท้ายสำหรับผู้ใช้ (หลังการตรวจยืนยัน)
Assistant -> (to user):
FINAL_ANSWER: "MiniMax M2 now supports function-style tool calls. To call it, use ... ."
เทคนิคขั้นสูง (เพิ่มความทนทานและความสามารถ)
1) การค้นหาแบบต้นไม้แห่งความคิดและการแยกสาขา
แทนที่จะใช้แนวทางความคิดเชิงเส้นตรงเพียงแนวทางเดียว ให้ขยายขอบเขตการดำเนินการ/แผนงานที่เป็นไปได้หลายแผนไปพร้อมๆ กัน ประเมินผล (ผ่านแบบจำลองหรือฟังก์ชันการให้คะแนน) และสำรวจสาขาที่มีแนวโน้มมากที่สุด ใช้เมื่องานยาก (เช่น การวางแผนที่ซับซ้อน ปริศนา การเขียนโค้ดหลายขั้นตอนที่มีตัวเลือกมากมาย)
- รักษาลำแสงของโซลูชันบางส่วน
- ให้คะแนนสาขาตามฮิวริสติกส์: การตรวจสอบข้อเท็จจริง อัตราความสำเร็จของเครื่องมือ หรือยูทิลิตี้ที่คาดการณ์ไว้
- ตัดแต่งกิ่งที่มีคะแนนต่ำเพื่อควบคุมต้นทุน
2) ความสอดคล้องในตัวเองและการรวมกลุ่ม
สร้างร่องรอยของสารละลายอิสระหลายรายการ (อุณหภูมิและเมล็ดพันธุ์ที่แตกต่างกัน) รวบรวมคำตอบสุดท้ายตามการโหวตเสียงข้างมากหรือการให้คะแนนคุณภาพ ช่วยลดอาการประสาทหลอนจากการรันครั้งเดียว
3) การปรับเทียบการคิดกับการกระทำ
- ใช้ อุณหภูมิต่ำ สำหรับการดำเนินการ (การเรียกใช้เครื่องมือที่เชื่อถือได้และกำหนดได้)
- ใช้ อุณหภูมิที่สูงขึ้น เพื่อการระดมความคิด/วางแผนหากต้องการความคิดสร้างสรรค์
- แยกสิ่งเหล่านี้ออกโดยใช้การเรียกรุ่นที่แตกต่างกันหรืออุณหภูมิที่ชัดเจนในการเรียกเดียวกัน
4) แผ่นบันทึกข้อมูลและหน่วยความจำ
- เก็บแผ่นบันทึกข้อมูลภายในไว้สำหรับหน่วยความจำในการทำงาน (ข้อเท็จจริงที่ค้นพบระหว่างการเรียกเครื่องมือ สไนปเป็ตโค้ดระดับกลาง)
- คงข้อเท็จจริงที่สำคัญไว้ในหน่วยความจำเซสชันหรือฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อให้แบบสอบถามในอนาคตสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ซ้ำได้ (เพื่อหลีกเลี่ยงการค้นหาซ้ำ)
5) ชั้นการตรวจสอบ
ก่อนที่จะดำเนินการที่มีผลกระทบสูง (เช่น การปรับใช้ การลบ การทำธุรกรรมทางการเงิน) จำเป็นต้องมี:
- แบบจำลองเพื่อสร้างบทสรุปสั้นๆ ที่มนุษย์สามารถอ่านได้
- ตรวจสอบผ่านแบบจำลองรองหรือสคริปต์ตรวจสอบ
- การอนุมัติโดยมนุษย์ด้วยตนเองสำหรับการกระทำทำลายล้าง
6) การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและเวลาแฝง
- ใช้ข้อความปรึกษาหารือสั้น ๆ ที่มีโครงสร้างชัดเจน (การดำเนินการหนึ่งครั้งต่อการตอบกลับหนึ่งครั้ง)
- ใช้การสตรีมสำหรับเอาต์พุตแบบยาวเพื่อลดความล่าช้าที่รับรู้ได้
- แคชการตอบสนองการเรียกใช้เครื่องมือแบบกำหนดหรือซ้ำๆ
ตัวอย่างการใช้งาน (Python pseudocode โดยใช้ CometAPI)
ซูโดโค้ดนี้สาธิตการประสานงานฝั่งเซิร์ฟเวอร์ โดยสมมติว่า CometAPI รองรับการแชทที่เข้ากันได้กับ OpenAI
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
จุดสำคัญ:
parse_actionจะต้องแข็งแกร่งและเคร่งครัด อย่าพึ่งพาการแยกวิเคราะห์รูปแบบอิสระsafe_execute_toolจะต้องตรวจสอบความถูกต้องของอาร์กิวเมนต์ของเครื่องมือ (รายการที่อนุญาตการดำเนินการ, การล้างพารามิเตอร์)- บังคับใช้จำนวนก้าวสูงสุดและการหมดเวลา
ความคิดของการปิด
MiniMax M2 นำเสนอตัวเลือกใหม่ที่สำคัญในระบบนิเวศ LLM แบบเปิด: โมเดลที่อิงตาม MoE ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ เผยแพร่พร้อมน้ำหนักและเครื่องมือที่ให้ทีมเลือกระหว่างความสะดวกสบายแบบโฮสต์หรือการควบคุมแบบโฮสต์เอง สำหรับหลายทีม วิธีที่ดีที่สุดคือการเดินทางสองขั้นตอน: (1) ตรวจสอบความถูกต้องอย่างรวดเร็วบนปลายทางที่โฮสต์หรือเดโมฟรี จากนั้น (2) ประเมินการโฮสต์เองเฉพาะเมื่อคุณต้องการการควบคุม การปรับแต่ง หรือโปรไฟล์ต้นทุนระยะยาวที่คุ้มค่ากับการลงทุนในการดำเนินงาน การผสมผสานระหว่างหน้าต่างบริบทยาว ความสามารถแบบเนทีฟของเอเจนต์ และน้ำหนักแบบเปิดทำให้ M2 น่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา เอเจนต์แบบหลายขั้นตอน และผู้ช่วยฝ่ายผลิต โดยทีมจะต้องใช้การปรับแต่งและวิศวกรรมความปลอดภัยอย่างรอบคอบ
วิธีการเข้าถึง MiniMax M2 API
CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI
นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ มินิแม็กซ์ M2 API ผ่านทาง CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ
พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !
หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!
