MiniMax-M2-her

概述与定义

核心定义

MiniMax-M2-her 是 MiniMax M2 系列的对话优化变体，通过对角色定义、上下文管理和偏好学习机制进行调整，使其在多轮对话场景中生成更一致、连贯和富有故事性的响应。

背景

MiniMax M2 是 MiniMax 发布的基础大模型系列，采用稀疏专家混合（Mixture-of-Experts）架构，具备高度的编码与代理工作流能力。M2-her 基于该系列能力扩展了对话与角色设定支持。

核心功能结构

对话一致性与角色设定

MiniMax-M2-her 支持丰富的角色类型设置（如 system、user_system、group 等），可根据上下文历史管理对话，使多角色对话更连贯。此机制也允许模型在具体设定的角色身份中生成响应，提高交互体验的自然性。

完整上下文管理

该模型支持完整的对话历史管理，能基于前文内容维持多轮对话连贯性，使回答过程保留前一部分生成信息，并对长期历史进行有效利用。

动态叙事推进机制

MiniMax-M2-her 在对话生成策略中融合了动态叙事推进能力，使得对话不仅是简单的问答，还能根据上下文和情节发展引导对话方向，而不会陷入重复或僵硬的模式。

预训练与调优策略

为了提升对话生成质量和个性化表现，MiniMax-M2-her 在预训练和微调阶段结合了 Agentic 数据合成 和 在线偏好学习 策略，从而提升语义理解、风格适应性和角色一致性。

技术实现

模型架构基础

MiniMax-M2-her 基于 MiniMax M2 系列大模型构建，继承稀疏专家混合（MoE）架构和大上下文窗口优势，使其在对话生成中保持上下文理解与动态输出效率。

角色设定机制

该机制通过为每个对话参与者分配不同角色属性和对话策略，使得模型能在同一对话中维持角色之间的声音和身份一致性，避免将不同角色的语言混合。

Agentic 数据合成

在训练过程中，采用 Agentic 数据合成流程生成大量对话样本，以提高模型在不同情境下的语言理解、情节推进和角色扮演效果。

在线偏好学习

通过在线收集用户交互反馈和优选样本数据，实现对模型个性化偏好的动态调整，使其对特定用户或任务的响应方式更贴合用户预期。

应用场景

聊天机器人

MiniMax-M2-her 可用于构建高质量聊天机器人，可在客服机器人、教育问答助手和互动式娱乐角色中提供连贯多轮对话体验。

角色扮演系统

适用于虚拟角色扮演场景，如游戏 NPC 对话、虚拟导师互动、情节驱动的故事生成等，提高对话复杂性和沉浸感。

智能客服与支持系统

在需要上下文记忆和用户偏好适配的客户支持场景中，M2-her 能够维持长期对话上下文，并根据历史对话调整响应策略。

社交 AI 与内容创作

适用于社交智能体和自动内容生成平台，可为用户提供定制化语言输出，增强用户互动体验。

使用指南

访问模型

1. 访问 MiniMax 官方平台并登录开发者账户。

2. 在模型列表中选择 M2-her对话模型以进行调用。

集成 API

1. 获取 API 访问密钥。

2. 按照官方 SDK 或文档说明调用对话接口。

3. 使用提供的角色设定参数定义角色属性和历史对话管理功能。

配置上下文与角色

1. 在 API 调用中通过历史对话上下文参数传入对话历史。

2. 指定角色标识和对话分组策略，使生成的响应更贴合预期场景。

常见问题（FAQ）

Q1: MiniMax-M2-her 和 M2 有何不同？
A1: MiniMax-M2-her 在 M2 基础上专注对话一致性和角色设定，增强故事推进和对话上下文管理能力。

Q2: 支持哪些对话场景？
A2: 支持多角色对话、长轮次对话和角色扮演类交互。

Q3: 如何定义对话角色？
A3: 可在 API 调用中通过角色设定参数指定不同角色类型并关联对话历史。

Q4: 是否适合个性化用户交互？
A4: 是，因采用在线偏好学习机制，可根据用户反馈动态调整输出风格。

Q5: 是否支持多语言对话？
A5: 通常认为支持多语言功能，具体语言覆盖可参考官方文档。

术语定义

角色扮演（Role Play）
在对话系统中为不同参与者指定身份、话语风格和行为模式，以提高对话自然性和一致性的技术。

上下文记忆
指模型持续利用历史对话内容，以实现连贯的多轮回应能力。

Agentic 数据合成
一种通过自动化流程生成多样样本对话以丰富训练数据的策略。