arXiv:2605.26494v1 Announce Type: cross 
Abstract: We introduce the MiniMax-M2 series, a family of Mixture-of-Experts language models built around the principle that mini activations can unleash maximum real-world intelligence. The flagship M2 contains 229.9B total parameters with only 9.8B activated per token. Designed end-to-end for agentic deployment, the M2 series rests on three components: (i) agent-driven data pipelines producing large-scale, verifiable trajectories across agentic coding and agentic cowork, each grounded in an executable workspace and an artifact-aligned reward; (ii) Forge, a scalable agent-native RL system that adapts to long-horizon agent trajectories, paired with windowed-FIFO scheduling, prefix-tree merging, inference optimization, and a clean training-inference-agent decoupling that supports both white-box and black-box agents; (iii) the latest M2.7 checkpoint takes an early step toward self-evolution -- autonomously debugging training runs and modifying its own scaffold. Across M2 through M2.7, this combination translates a mini-activation footprint into frontier-tier performance on agentic coding, deep search, office-task, and reasoning benchmarks.

تم تقديم سلسلة MiniMax-M2 كعائلة جديدة من نماذج اللغة Mixture-of-Experts، مع التركيز على مبدأ أن التنشيطات الصغيرة يمكن أن تؤدي إلى أقصى ذكاء في العالم الحقيقي. يحتوي النموذج الرائد، M2، على 229.9 مليار معلمة، مع تنشيط 9.8 مليار فقط لكل رمز، وهو مصمم للنشر الوكلي من خلال خطوط بيانات متقدمة ونظام تعلم تعزيز قابل للتوسع يعرف باسم Forge.

La serie MiniMax-M2 ha sido presentada como una nueva familia de modelos de lenguaje Mixture-of-Experts, enfatizando el principio de que las mini activaciones pueden llevar a una máxima inteligencia en el mundo real. El modelo insignia, M2, cuenta con 229.9 mil millones de parámetros, con solo 9.8 mil millones activados por token, y está diseñado para un despliegue agentico a través de avanzados pipelines de datos y un sistema de aprendizaje por refuerzo escalable conocido como Forge.

La série MiniMax-M2 a été introduite comme une nouvelle famille de modèles de langage Mixture-of-Experts, mettant l'accent sur le principe selon lequel des activations minimales peuvent conduire à une intelligence réelle maximale. Le modèle phare, M2, comprend 229,9 milliards de paramètres, avec seulement 9,8 milliards activés par jeton, et est conçu pour un déploiement agentique grâce à des pipelines de données avancés et un système d'apprentissage par renforcement évolutif connu sous le nom de Forge.

The MiniMax-M2 series has been introduced as a new family of Mixture-of-Experts language models, emphasizing the principle that mini activations can lead to maximum real-world intelligence. The flagship model, M2, features 229.9 billion parameters, with only 9.8 billion activated per token, and is designed for agentic deployment through advanced data pipelines and a scalable reinforcement learning system known as Forge.