稀宇科技の技術報告によると、M2シリーズモデルは「馬嘉祺」などの特定人名を正確に出力できず、トークナイザーによる「トークンシフト」問題が原因である。モデルが名前を「馬」と「嘉祺」に分割し、ベクトル空間が圧縮されて識別誤差が生じる。これは大規模モデル訓練における一般的だが隠れた欠陥を露呈し、特定人名の精密生成に影響を与えている。....
MiniMax M2シリーズモデルが「馬嘉祺」を出力する際に異常が発生。後訓練段階で低頻度トークンが劣化したため。トークナイザーが「馬嘉祺」を[馬, 嘉祺]に分割し、「嘉祺」は事前訓練で高頻度のため独立トークン（番号190467）に統合されたが、後続訓練で「圧迫」され出力エラーが発生。公式は技術報告書を発表し、このメカニズムを明らかにした。....
MiniMaxがM2.5モデルを発表。108日間で3回目のアップグレードとなるM2シリーズの最新版。プログラミング・検索・オフィス作業など多分野で高性能を発揮し、能力・効率・コストの三要素を革新。オープンソース版をModelScopeで公開、ゼロコード使用からプライベート展開まで対応。低コストAgent時代の実現を目指す。....
MiniMax M2.1 が正式リリースされました。これは、現実的なコード作成と AI オーガナイズのために設計された先進的なオープンソースモデルです。100億のアクティベーションを備え、SWE-multilingualテストで72.5％、VIBE-benchテストでは88.6％のスコアを記録し、Gemini3ProやClaude4.5Sonnetなどの非オープンソースモデルを上回る性能を発揮しています。これにより、エージェント時代における重要な進展が示されています。
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