A MiniMax LLM pointed at real productivity work, trained across a range of messy digital work settings and carrying M2.1's coding ahead. It covers coding, agent tasks and everyday office workflows.
商品目录
探索公开商品信息,用清晰的条件缩小选择。
A MiniMax LLM pointed at real productivity work, trained across a range of messy digital work settings and carrying M2.1's coding ahead. It covers coding, agent tasks and everyday office workflows.
A MiniMax LLM pointed at real productivity work, trained across a range of messy digital work settings and carrying M2.1's coding ahead. It covers coding, agent tasks and everyday office workflows.
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
MiniMax-M2.5 是一款面向实际应用场景的先进大型语言模型。它在各种复杂的真实数字工作环境中进行训练,并在 M2.1 的编码能力基础上,进一步拓展至一般办公应用,能够流畅地生成和操作 Word、Excel 和 PowerPoint 文件,在不同软件环境之间快速切换,并能与不同的智能体和人类团队协作。M2.5 在 SWE-Bench Verified、Multi-SWE-Bench 和 BrowseComp 测试中分别取得了 80.2%、51.3% 和 76.3% 的成绩。此外,由于经过训练能够通过规划优化其操作和输出,M2.5 的令牌效率也高于以往的几代模型。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
阿某系自部署媲美 fable-5 与 gpt-5.6 sol,官价 5.5折 满血体验!本站支持1M选项的日常工作首选
原站按任务参数或阶梯规则计价,请在原站选择具体规格。
原站按任务参数或阶梯规则计价,请在原站选择具体规格。
原站按任务参数或阶梯规则计价,请在原站选择具体规格。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。