The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence

MiniMax-M2 시리즈는 약 100억 활성 파라미터의 MoE 아키텍처로 agent 작업·추론·코워크에 특화되어 프론티어 모델과 경쟁하는 실용적 지능을 구현한다.

MiniMax-M2 시리즈는 에이전트 작업에 최적화된 MoE 기반 대형 언어 모델로, 약 100억 개의 활성 파라미터만으로 선도적인 프론티어 모델들과 경쟁하는 성능을 달성한다. 코드 해석기·검색·슬라이드 생성·스프레드시트 조작 등 다양한 도구 활용 작업을 포괄하는 대규모 합성 데이터 파이프라인을 구축했으며, interleaved thinking SFT와 CISPO 강화학습으로 agent 능력을 강화했다. 재무 분석·문서 작업·롤플레이 등 실제 업무 시나리오에서 우수한 성능을 보였다.

핵심 요약

• 약 100억 활성 파라미터 MoE 아키텍처로 비용 효율성과 경쟁력 동시 달성
• 코드·검색·스프레드시트·슬라이드 생성 등 다양한 agent 도구 환경에 대한 대규모 합성 데이터 파이프라인 구축
• Interleaved thinking SFT: 추론과 행동이 교차하는 궤적 학습으로 복잡한 agent 루프 대응
• CISPO 정책 최적화 + agent RL: 환경과의 상호작용을 MDP로 모델링하여 에이전트 능력 강화
• 재무 분석·문서 관리·롤플레이 등 다양한 실용 도메인에서 강력한 성능 입증
• Reasoning data의 query-side/response-side/training-side 3축 스케일링 전략으로 OOD 일반화 향상

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.