MiniMax M2モデルでは、グローバルアテンションメカニズムが採用され、線形またはスパースアテンション技術は使用されていない。開発チームは、これら後者の方が計算リソースを節約できるものの、グローバルアテンションが実際の応用においてより効率的で、モデルの性能を向上させると考えている。この決定は、実際に導入した場合の効果を最適化し、AI技術の発展を推進することを目的としている。
昆仑万维SkyReels V3モデルは、Sora2、Veo3.1などの先端AIビデオ技術を統合し、ワンストップ動画作成ツールを提供。開発者のトレンド把握と革新的アプリ開発を支援。....
MiniMaxは次世代の音楽生成モデル「Music2.0」を発表しました。このモデルは、音楽の理解力と表現力が大幅に向上し、「歌えるプロデューサー」と形容されています。このモデルは人間の声の感情や楽器のダイナミクスを正確に捉え、音の表現力において重要な突破を遂げており、音楽制作体験に大きな変化をもたらすことが予想されます。
MiniMaxは1〜2週間以内に新しいM2.1モデルを発表する予定です。このモデルはM2の重要なアップグレード版であり、スマートパーソナル化戦略を加速するものです。以前のM2は Claude Sonnet の8%以下の低価格と2倍の推論速度で開発者から高い評価を受け、同社がオープンソース大規模モデル分野における強力な競争力を示しています。
MiniMaxエージェントは、先進的なマルチモーダル技術を利用したスマートなAIパートナーです。
MiniMax-Text-01は、総パラメータ数4,560億、最大400万トークンのコンテキストを処理可能な強力な言語モデルです。
4,560億パラメーターを持つ強力な言語モデルで、最大400万トークンのコンテキストを処理可能です。
AIによる動画、音楽、テキスト制作の新たな潮流をリード
minimax
-
入力トークン/百万
出力トークン/百万
1M
コンテキスト長
$1
$8
4M
DevQuasar
このプロジェクトでは、cerebras/MiniMax-M2-REAP-172B-A10Bモデルの量子化バージョンを提供しており、知識を大衆に利用してもらうことを目指しています。これは1720億パラメータの大規模言語モデルで、最適化と量子化処理が施されており、デプロイコストの削減と推論効率の向上を目的としています。
noctrex
これはMiniMax-M2-REAP-172B-A10BモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、メモリ効率の高い圧縮モデルです。REAP（ルーティング重み付き専門家活性化剪定）方法を通じて、性能を維持しながらモデルを230Bパラメータから172Bパラメータに圧縮し、サイズを25％縮小し、リソース制限のある環境、ローカルデプロイ、および学術研究に適しています。
cerebras
MiniMax-M2-REAP-162B-A10BはMiniMax-M2の高効率圧縮バージョンで、REAP（ルーティング重み付き専門家活性化枝刈り）手法を採用し、性能をほぼ維持したままモデルサイズを30％削減し、230Bパラメータから162Bパラメータに圧縮し、メモリ要件を大幅に削減しました。
MiniMax-M2-REAP-172B-A10BはMiniMax-M2のメモリ効率の高い圧縮バリアントで、REAP専門家枝刈り方法を採用し、性能をほぼ維持したまま、モデルサイズを25％軽減し、230Bパラメータから172Bパラメータに圧縮しました。
これはMiniMax-M2-THRIFTモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、元のモデルに基づいて圧縮処理が行われており、25％のエキスパート枝刈り（256から192）が行われ、top_k=8に設定されています。同時に、エンコーディングモデルの特性が保持されており、テキスト生成タスクに使用できます。
catalystsec
このプロジェクトでは、MiniMax - M2モデルを4ビット量子化処理し、DWQ（動的重み量子化）方法を使用し、mlx - lmライブラリを介して達成します。このモデルはMiniMax - M2の軽量化バージョンで、良好な性能を維持しながらモデルサイズを大幅に削減します。
unsloth
MiniMax-M2は、コーディングとエージェントのワークフローを最大化するために構築された小型の混合専門家モデルで、総パラメータは2300億、活性化パラメータは100億です。このモデルは、コーディングとエージェントタスクで卓越した性能を発揮し、同時に強力な汎用知能を維持し、コンパクトで高速かつ経済的に効率的な特徴を持っています。
anikifoss
このプロジェクトはMiniMax-M2モデルに対する高品質HQ4_K量子化で、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、対話シーンに特に適しています。この量子化バージョンはimatrixを使用せず、モデルの性能を維持しています。
このプロジェクトは、mlx-lm ライブラリを使用して、動的重み量子化（DWQ）により MiniMax-M2 モデルを 3 ビットに量子化した成果物です。リソースが制限された条件下でも、効率的にテキスト生成タスクを実行でき、関連アプリケーションにより軽量なソリューションを提供します。
bartowski
本プロジェクトでは、MiniMaxAIのMiniMax - M2モデルを量化処理し、llama.cppツールを使用して、様々なニーズを持つユーザーに複数の量化タイプのモデルファイルを提供し、異なるハードウェア条件下でのモデルの効率的な実行を容易にします。
このプロジェクトはMiniMaxAI/MiniMax-M2モデルに基づく量子化バージョンで、知識を大衆に利用してもらうことを目指しています。複数の異なる量子化レベルのモデルバージョンを提供し、各バージョンの困惑度性能指標を示しています。
redponike
MiniMax - M2は、高効率コーディングとインテリジェントエージェントワークフロー用に特別に開発されたハイブリッドエキスパートモデルで、総パラメータが2300億、活性化パラメータが100億です。このモデルは、コーディングとインテリジェントエージェントタスクで卓越した性能を発揮し、低遅延、低コスト、高スループットの特徴を持ち、作業効率を効果的に向上させます。
これはMiniMax-M2モデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、unslothによるチャットテンプレート修正版を再量子化したもので、特定のシナリオでMiniMax-M2モデルの能力をより効率的に使用できます。これはコーディングモデルで、最新のllama.cppと併用する必要があります。
bullerwins
MiniMax - M2は、コーディングとエージェントワークフローを最大化するために構築された小型のハイブリッドエキスパート（MoE）モデルです。総パラメータは2300億で、活性化されるパラメータは100億のみで、コーディングとエージェントタスクで卓越した性能を発揮し、同時に強力な汎用知能を保持し、コンパクトで高速かつ経済的です。
mlx-community
これはMiniMax-M2モデルのMLX形式への変換バージョンで、mlx-lm 0.28.1を使用して元のモデルから変換され、8ビット量子化とグループサイズ32の最適化設定をサポートし、Apple Siliconデバイスでの実行に最適化されています。
inferencerlabs
MiniMax - M2 6.5ビットMLXは、MiniMax - M2モデルに基づく量子化バージョンで、テキスト生成タスクで優れた性能を発揮し、複数の量子化レベルをサポートします。そのうち、q6.5ビット量子化はテストで1.128の困惑度を達成し、q8と同等です。
MiniMax-M2-5bitは、MiniMaxAI/MiniMax-M2モデルから変換された5ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に最適化されています。このモデルは大規模言語モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、MITライセンスで公開されています。
cturan
MiniMax-M2は、llama.cppの実験的ブランチに基づいて構築された大規模言語モデルで、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを備え、効率的なテキスト生成と推論タスクをサポートします。このモデルは特定の実験的ブランチが必要で正常に動作します。
これはMiniMax-M2モデルのMLX形式の8ビット量子化バージョンで、mlx-lm 0.28.4を使用してオリジナルモデルから変換され、Apple Siliconデバイスでの実行に最適化されています。
ModelCloud
これはMiniMax M2ベースモデルに基づく4bit W4A16量子化バージョンで、ModelCloudの@QubitumがGPT - QModelツールを使用して量子化しました。このモデルはテキスト生成タスクに特化して最適化されており、良好な性能を維持しながら、モデルサイズと推論リソースの要件を大幅に削減します。
MiniMax Model Context Protocol (MCP) は公式サーバーで、強力なテキスト読み上げ、ビデオ/画像生成APIとのやり取りをサポートし、Claude Desktop、Cursorなどの様々なクライアントツールに適しています。
ミニマックス公式のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、テキスト読み上げ、ビデオ/画像生成などのAPIとのやり取りをサポートします。
Minimax MCPツールは、Minimax AI機能を統合したMCPサーバーの実装で、画像生成とテキスト音声変換機能を提供します。
MiniMax MCP JSは、JavaScript/TypeScriptで実装されたMiniMaxモデルコンテキストプロトコルツールキットで、テキスト読み上げ、画像生成、動画生成、声のクローンなどの機能を提供し、複数の設定方法と転送モードをサポートします。
MiniMax - MCPは、音声合成、ビデオ生成、画像生成などのAPIサービスを提供する多機能サーバープロジェクトで、開発者が高度なマルチメディア機能を統合できるようにサポートします。
Minimax MCP ToolsはMinimax APIを統合したMCPサーバーの実装で、AI画像生成とテキスト読み上げ機能を提供し、Windsurfエディターとのシームレスな統合をサポートしています。
MiniMax MCP JSは、JavaScript/TypeScriptに基づいて実装されたMiniMax MCPプロトコルツールセットで、画像生成、動画生成、テキスト読み上げなどの機能を提供し、MCP互換クライアントとのやり取りをサポートします。
Gurddy MCPサーバーは、gurddy最適化ライブラリに基づく総合的な制約解決と最適化プラットフォームで、制約充足問題、線形計画、Minimaxゲーム理論、およびSciPy高度最適化をサポートし、16種類の解決ツールを提供し、StdioとHTTPの2つのMCP伝送プロトコルを通じてIDEとWebクライアントにサービスを提供します。
Minimax AIとAmazon S3をベースとした音声生成MCPサーバーで、テキストから音声への変換機能を提供し、オーディオファイルを自動的にクラウドストレージにアップロードします。
MiniMax公式が提供するMCPサービスで、テキスト読み上げ、音声クローン、ビデオ生成、画像生成などの複数の機能をサポートし、APIを介してClaudeやCursorなどのクライアントと統合して使用できます。
go-mcp-harborは、go-mcp SDKをベースに開発されたMCPサービスとクライアントのサンプルライブラリで、高德MCPクライアントとMiniMax海螺のMCPサーバーおよびクライアントの実装を含み、テキストから音声への変換、テキストから画像への生成、音声クローンなどの機能をサポートし、個人開発の参考のみに供されます。
MiniMax Music APIに基づくMCPサーバーの実装で、AI駆動の音楽生成を行い、Claude Desktopとのシームレスな統合をサポートします。
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