/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
MiniMax-M2.5
Библиотека
transformers
Опубликована
13 фев 2026

MiniMax-M2.5-PRISM-LITE

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная разговорная модель MiniMax-M2.5 для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с уменьшенной склонностью к чрезмерным отказам.

149скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены14 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MiniMax-M2.5-PRISM-LITE — разговорная модель Ex0bit на базе MiniMaxAI/MiniMax-M2.5, дообученная с помощью конвейера PRISM-LITE. Она предназначена для генерации текста в диалогах, программирования, решения сложных многошаговых задач и работы с агентными сценариями. В карточке заявлены архитектура MoE и подавление чрезмерных отказов при сохранении основных возможностей исходной модели; GGUF-файлы представлены в вариантах IQ1_M и IQ2_M. Указаны английский и китайский языки. Лицензия обозначена как other; README описывает базовую лицензию как модифицированную MIT.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • написание и исправление кода
  • решение задач по разработке программ
  • выполнение многошаговых задач с инструментами
  • поиск и анализ информации в агентных сценариях

Ограничения

PRISM-LITE заявлен как способ снизить чрезмерные отказы; это может ослаблять защитные ограничения модели. В README приведены результаты базовой MiniMax-M2.5, поэтому они не подтверждают отдельно качество PRISM-LITE.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Parameters Architecture Context License

MiniMax-M2.5-PRISM-LITE

A PRISM-LITE version of Ex0bit/MiniMax-M2.5-PRISM-PRO intended for role-following over-refusal and propaganda mechanisms suppression using our SOTA PRISM pipeline.

PRISM-PRO version available for purchase here: https://ko-fi.com/s/0a23d1b9a5

For Full Custom trained PRISM versions or raw tensors access reach out @ https://ko-fi.com/ex0bit.

☕ Support Our Work

If you enjoy our work and find it useful, please consider sponsoring or supporting us!

Ko-fi

OptionDescription
PRISM PRO VIP MembershipAccess to all PRISM models
Bitcoinbc1qarq2pyn4psjpcxzp2ghgwaq6y2h4e53q232x8r

image


Model Highlights

  • PRISM Ablation — State-of-the-art technique that removes over-refusal behaviors while preserving model capabilities
  • SOTA Coding Performance — 80.2% on SWE-Bench Verified, 51.3% on Multi-SWE-Bench, 76.3% on BrowseComp (with context management)
  • Frontier Agentic Capabilities — Industry-leading performance in tool use, search, and complex multi-step tasks
  • Efficient Reasoning — Trained with RL to reason efficiently and decompose tasks optimally, 37% faster than M2.1
  • Cost-Effective — $1 for continuous operation at 100 tok/s for an hour; $0.30 at 50 tok/s
  • Modified-MIT Base License — Based on MiniMax's open-weight release

Base Model Architecture

MiniMax-M2.5 is a Mixture-of-Experts (MoE) model extensively trained with reinforcement learning across hundreds of thousands of complex real-world environments.

SpecificationValue
ArchitectureSparse Mixture-of-Experts (MoE)
TrainingExtensive RL in 200K+ real-world environments
Languages10+ (Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart, Ruby)
Inference Speed100 tok/s (Lightning) / 50 tok/s (Standard)
Librarytransformers

Benchmarks (Base Model)

Coding

BenchmarkMiniMax-M2.5Claude Opus 4.6Gemini 3 ProGPT-5.2
SWE-Bench Verified80.278.974.072.6
Multi-SWE-Bench51.350.8——
SWE-Bench Multilingual55.6———
Terminal-Bench 2.051.552.1——

Search & Tool Calling

BenchmarkMiniMax-M2.5Claude Opus 4.6Gemini 3 ProGPT-5.2
BrowseComp76.371.262.457.8

Reasoning & Knowledge

BenchmarkMiniMax-M2.5Claude Opus 4.6Gemini 3 ProGPT-5.2
AIME2586.395.696.098.0
GPQA-D85.290.091.090.0
HLE w/o tools19.430.737.231.4
SciCode44.452.056.052.0
IFBench70.053.070.075.0

Usage

llama.cpp (GGUF)

Build the latest master of llama.cpp and run:

~/llama.cpp/build/bin/llama-cli \
  -m ../outputs/MiniMax-M2.5-PRISM-PRO-[QUANT].gguf \
  --jinja \
  -ngl 999 \
  --repeat_penalty 1.15 \
  --temp 1.0 \
  --top_p 0.95 \
  --top_k 40

Replace [QUANT] with your quantization level (e.g. Q8_0, etc.).

Recommended Parameters

Use CaseTemperatureTop-PTop-KRepeat PenaltyMax New Tokens
Reasoning / Coding1.00.95401.1532768
General Chat0.60.95401.154096
Agentic / Tool Use1.00.95401.1532768
VersionDescriptionAccess
PRISM-LITEAbliterated with PRISM-LITE pipeline — removes over-refusal while preserving core capabilitiesFree on Hugging Face
PRISM-PROFull PRISM-PRO ablation — Full Production Level Mode suppression of propaganda/refusal mechanisms with maximum capability retentionKo-fi

License

This model is released under the PRISM Research License.

The base model MiniMax-M2.5 is released under a Modified-MIT License.

Acknowledgments

Based on MiniMax-M2.5 by MiniMax AI.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
0314e0d

0 моделей