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你的MiniMax M2模型效果为什么不好?可能是用错了,官方建议正确使用Interleaved Thinking,模型效果最多可提升35%的效果

MiniMax M2发布2周后已经成为OpenRouter上模型tokens使用最多的模型之一。已经成为另一个DeepSeek现象的大模型了。然而,实际使用中,很多人反馈说模型效果并不好。而此时,官方也下场了,说当前大家使用MiniMax M2效果不好的一个很重要的原因是没有正确使用Interleaved Thinking。正确使用Interleaved thinking模式,可以让MiniMax M2模型的效果最多可以提升35%!本文我们主要简单聊聊这个Interleaved thinking。

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MiniMaxAI开源MiniMax M2模型:Artificial Analysis评测显示综合智能得分超过Claude Opus 4.1,开源第一,全球第五。

MiniMax正式开源MiniMax M2模型,该模型定位是“Mini 模型,Max 编码与代理工作流”。最大的特点是2300亿总参数量,但是每次推理仅激活100亿,类似于10B模型。这款模型非常火爆,原因在于这么小的激活参数数量,推理速度很快,但是其评测结果非常优秀。

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