/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
117 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
minimax_m2 · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
18 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

minimax-m2-tiny

PrimeIntellect
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тестовая MiniMax M2 MoE-модель со случайными весами для проверки интеграции с prime-rl.

311скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

PrimeIntellect/minimax-m2-tiny — тестовая компактная MoE-модель семейства MiniMax M2 от Prime Intellect. Она предназначена для проверки и интеграции с prime-rl; карточка указывает совместимость с vLLM и Hugging Face Transformers. Модель использует архитектуру MiniMaxM2ForCausalLM, 12 слоёв, скрытый размер 512 и 8 экспертов. В метаданных указаны 116,6 млн параметров и контекст до 4096 токенов.

Веса случайно инициализированы, этап SFT не проводился из-за проблемы с токенизацией шаблона чата. Поэтому модель подходит для тестирования и интеграции, но не для содержательной генерации ответов. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • проверка запуска MoE-модели в prime-rl
  • тестирование интеграции с vLLM
  • проверка загрузки модели через Hugging Face Transformers

Ограничения

Веса случайные, модель не прошла SFT и не предназначена для содержательных ответов. В README указана проблема токенизации шаблона чата.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

minimax-m2-tiny

A small (~252M parameter) MiniMax M2 MoE model for testing only. It is generally compatible with vLLM and HuggingFace Transformers but is meant to be used with prime-rl.

This model has random weights (no SFT warmup yet due to a chat template tokenization issue with MiniMax's tokenizer).

Quick Start

uv run rl @ configs/ci/integration/rl_moe/minimax_m2.toml

See the Testing MoE at Small Scale guide for full instructions.

Model Details

ParameterValue
Hidden size512
Layers12
Experts8
Active experts4
Parameters~252M

Links

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MiniMaxM2ForCausalLM
Ревизия весов
ad6b392

0 моделей

    Создать бенчмарк