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机械之心报道
编辑:杜伟、+0
昨日,有位推特博主晒出了海内几大开源模子在轻量级软件工程 Agent 基准测试 mini-SWE-agent 上的效果。该基准主要测试大模子在真实软件开发使命中的多步推理、情形交互和工程化能力。
效果显示,MiniMax 新一代大模子 M2 的体现最佳,一举逾越了 DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi 等其他一众竞品厂商。
更多测试细节请审查:https://x.com/KLieret/status/1995949673551724717
作为一个宣布之初以 Agent 和代码能力见长的大模子,MiniMax M2 在 mini-SWE-agent 测试中的亮眼体现并不令人意外。它不但可以精彩妄想、稳固执行重大长链条工具挪用使命,还能协同挪用 Shell、Browser、Python 代码执行器和其他种种 MCP 工具。
支持这些能力的要害手艺正是 MiniMax M2 所接纳的「Interleaved Thinking」(交织头脑), 通俗地讲即是一边思索、一边挪用工具。这一手艺的加持,使得该模子能够在「思索 - 行动 - 反思」的闭环中一连积累上下文明确,并凭证反响实时调解战略。
这种更靠近真实工程师的事情方法,显著提升了 MiniMax M2 的 Agent 执行能力,在重大使命中妄想性更强、执行稳健性更高、自我纠错能力更可靠,从而组成了其最具辨识度的焦点优势。
宣布仅仅一个多月,MiniMax M2 在现实 Agent 使用场景中获得了开发者的普遍认可。此前,推特博主 @elvis 体现,「MiniMax-M2 比我想象的要主要得多!我用 M2 构建了一个深度研究 Agent,交织头脑确实纷歧般,它能在工具挪用之间保存完整的内容块(思索 + 文本 + 工具挪用),实现一连推理。这对自我刷新的 Agent 很是有资助。」
图源:https://x.com/omarsar0/status/1993325632961593417
就在以 Agentic AI 为焦点主题的 AWS re:Invent 2025 大会上,AWS CEO Matt Garman 宣布旗下模子库 Amazon Bedrock 迎来多个「新成员」,其中就包括了国产开源模子代表 MiniMax M2。
不禁好奇,Interleaved Thinking 在背后是怎样驱动大模子变得「更醒目活」的?带着这些疑问,我们对这项手艺举行了一番深入探讨。
崛起的「Interleaved Thinking」,正成为 Agent 模子标配
古板的 Chain-of-Thought(CoT)往往是「线性」的:模子先举行一次完整的思索妄想,然后批量挪用工具,最后凭证效果天生谜底。这种模式在简朴的问答中有用,但在面临现实重大使命时往往会「顾头掉臂尾」,尤其是在多轮次推理、跨办法决媾和实时动态调解方面显得力有未逮。
随着 Agent 使命的庞洪水平越来越高,这类模式的局限越发显着,因此催生出了全新推理范式的需求。这也正是 Interleaved Thinking 得以迅速崛起的缘故原由所在。
Interleaved Thinking 这一起径的焦点头脑可以追溯到 2022 年由普林斯顿大学与谷歌提出的 ReAct 框架,该框架系统性地提出将推理与行动(工具挪用)交织举行。以后,Anthropic 提出的 Extended Thinking 在强调长时与长链路推理的同时进一步完善了与工具挪用等 Agent 场景的协同。
基于这些事情,MiniMax M2 接纳的 Interleaved Thinking 通过将推理贯串于工具挪用的每个办法,在 Agent 执行历程中形成磷七效稳固的「同步思索、实时调解、一连修正」循环
详细来讲,Interleaved thinking 是在显性推理和工具使用之间交替举行,同时在各办法之间将推理推进。它实质上是一个「思索 → 行动 → 视察 → 再思索」的动态循环。这一历程显著提升了妄想、自我纠正和恒久事情流程的可靠性。
早期的 ReAct 很洪流平上是借助 Prompt 工程在外部框架里「硬凑」出的逻辑闭环,链路常因名堂或剖析问题而中止;而现在的 Interleaved Thinking(如 MiniMax M2、DeepSeek V3.2)则把这类思索 - 行动模式更深度地融入了模子及其推理流程,让它更靠近一种「原生的头脑直觉」,因而越发稳健。
图源:https://t.co/u5DOdvTMtx
为什么它云云主要?
在长链路使命中,Agent 面临一个「致命杀手」:状态漂移。在重大的 Agent 使命(如编写一个完整的游戏模组或举行深度行业调研)中,交互往往长达数十轮。若是模子在每一轮交互中扬弃了上一轮的推理历程,只保存工具的输出效果,模子就会陷入「失忆」状态。
它会遗忘「我为什么要运行这行代码」或者「适才谁人报错排查到哪一步了」。这种上下文的断裂会导致模子重复执行无效操作,或者在多轮交互后偏离最初的目的。
而 Interleaved Thinking 从泉源相识决了「状态漂移」问题,使得妄想、意图和中心结论可以跨轮次延续。
图源:https://t.co/u5DOdvTMtx
看到这里,可能有读者会问:这不就是让模子「记性好」一点吗?它和现在热门的 Memory、Long Context 和 RAG 有什么区别?
着实,它们解决的是差别维度的「遗忘」问题。
通俗的大模子影象像电脑的硬盘。它着重于「存事实」,记着的是用户的偏好、过往的知识库或几天前的对话摘要。 确保模子下次见到你,还记得你是谁,之前的项目配景是什么。
Interleaved Thinking 则像电脑的 RAM (内存)。它着重于「存逻辑」,记着的是「我适才为什么决议这么做」、「我对目今办法的嫌疑」、「我下一步的暂时假设」,它用来维持正在运行的头脑链状态。
虽然,在现实工程中,这两者并非二元对立,而是互为内外。 我们往往需要 Long Context 作为重大的容器,来承载 Interleaved Thinking 爆发的大宗推理历程。但若是不具备 Interleaved 的「头脑动态维持」能力,纯粹拉长 Context 只不过是给模子塞了一堆僵死的文字,模子依然会在海量信息中迷失偏向。
简而言之,大模子影象决议了 Agent 能「懂」几多已往,而 Interleaved Thinking 决议了 Agent 能「走」多远未来。
现在,Interleaved Thinking 这一手艺正加速成为「行业共识」。除了 MiniMax 之外,许多其他头部大模子厂商也最先接纳:
Kimi K2 thinking原生支持 Thinking-in-Tools 能力,掌握了「边思索、边操作」的动态推理节奏;Gemini 3 Pro确立了「内部 Thinking 模式 + 思绪署名(Thought Signature)」的标准,支持多轮 Context 回传与 Tool-use/Agent 的深度协同,确保一连推理不掉线;DeepSeek V3.2推出了首个将思索深度融入工具使用的 Thinking in Tool-Use 机制,在工具挪用时代保存推理上下文,实现了思索与执行的无缝衔接。
可以说,Interleaved Thinking 已不再是简单厂商的特色,而逐步成为高性能 Agent 模子的「标配」
作为最早官方支持该手艺的开源模子,MiniMax M2 在提升 Interleaved Thinking 的性能与效率上已经形成了自己独到的一套打法。
既强又省,MiniMax M2 用交织头脑界说 Agent 新范式
Interleaved Thinking 的焦点价值在于高强度的「事情影象」维持能力。正是这种在每一步工具交互中保存并转达推理内容的机制,确保了 MiniMax M2 在执行长链路使命时,能够实现高效的自我修正、动态妄想与样本复用,有用阻止了逻辑中止。
凭证 MiniMax M2 的实测数据,坚持前轮头脑状态带来了显著的性能提升:在充满不确定性、极端依赖「视察 - 调解」循环的 BrowseComp(网页浏览使命)中,坚持前轮头脑状态让性能从 31.4 跃升至 44.0,涨幅高达 40.1%;在 Tau? 重大工具挪用测试中,性能提升了 35.9%;纵然是在本就极高难度的 SWE-Bench Verified 软件工程基准上,也依然取得了 3.3% 的显著增添。
不但强,并且极其「省」
为了验证这一机制在真实开发流中的威力,AI Agent 系统司理 Muratcan Koylan 构建了一个详细的演示:为设计系统团队自动天生一份简报。这项使命需要模子整理要害 Design Tokens(如颜色、排版、间距)、界说按钮组件的实现规范,以及输出可复用的开发模式。
图源:https://x.com/koylanai/status/1990692277723734153
在这个演示中,古板模子试图「一口吃成胖子」,一次性挪用所有工具,容易导致效果误差。而 M2 展现了清晰的节奏:先获取颜色 → 反思 → 再请求排版 → 再请求间距。这种「思索 → 行动 → 消化效果」的循环,让每一步决议都通过 reasoning_details 清晰可见,不再是黑盒。
关于开发者而言,手艺先进性最终要通过本钱和效率来落地。Muratcan 的测试数据还展示了 M2 惊人的经济性:在这个包括 8 步推理、7 次工具挪用 的完整流程中,MiniMax M2 的总本钱仅为 $0.001669。相比同级别的 Claude Sonnet(约 $0.020),M2 自制了近 12 倍
这意味着,在相同的预算下,开发者可以使用 M2 举行 12 倍的迭代实验。Muratcan 指出,这种「高可见性 + 低本钱」的组合,让快速迭代真正变得可行,这关于构建重大的工具编排和开发事情流来说,是游戏规则的改变者。
怎样榨干 M2 的所有性能?
只管 MiniMax M2 能力强盛,但在宣布初期,官方社区反响发明了一个普遍征象:许多开发者并没有准确「翻开」 Interleaved Thinking。
常见误区包括:挪用 API 时扬弃上一轮推理内容、或在使用 Anthropic 名堂时过滤掉了 thinking blocks。一旦上下文断裂,模子只能从零推理,性能直接腰斩。
为了确?⒄吣苷ジ M2 的所有性能,MiniMax 提供了两种主流 API 名堂的最佳实践:
MiniMax 官方 API: 接纳内容与推理疏散的设计,推理历程通过自力的 reasoning_details 字段返回,清晰且易于剖析。Anthropic 兼容 API: 完善适配 Claude 生态,自然支持多类型内容块,只需保存并回传 thinking blocks 即可。
这些实践批注晰,MiniMax M2 正在为困扰业界已久的 Agent 落地难题,翻开了一种全新的解决思绪。
在被称为 Agent 落地元年的 2025 年,直到现在仍有许多 AI 界人士持有气馁态度,好比 Andrej Karpathy,他在上上个月的一次访谈节目中体现,目今市面上的 AI Agent「令人失望」,并预计约莫还需要 10 年时间,它们才可能生长到真正可用、可靠的状态。
这里主要解决的一大挑战即是:模子思索历程与工具执行之间真正实现丝滑、高效的协作。现在随着 Interleaved Thinking 的机制一直完善,其能力逐步获得充分释放,这一问题也随之有了可行性更高的手艺解决计划。
虽然,Interleaved Thinking 想要赢得更多厂商和开发者的青睐,少不了其他各环节的系统性支持。MiniMax M2 宣布时,社区对该手艺的支持很是有限。为了改变这一现状,MiniMax 接纳多种途径推动该手艺成为可复用的行业标准。
已往几周,MiniMax 与 Kilo Code、RooCode、Cline、OpenRouter、Ollama 等众多相助同伴相助,提供了多个要害 PR,实现了这些编程工具、API 平台对 Interleaved Thinking + 原生工具挪用的普遍、优异支持。同时,基于内部的 Benchmark,MiniMax 与相助同伴一起对这些实现举行了测试,确保对应实现的准确性和效果。
以 Kilo Code 平台为例,其已经支持最新版本的 MiniMax M2,并默认启用了 Interleaved Thinking 与原生工具挪用的功效。用户对此高度评价,「MiniMax M2 + 工具能力 + 免费开放 = 绝对的赢家组合」。
图源:https://x.com/kilocode/status/1990419655991652649?s=20
别的,为了闪开发者更快掌握 Interleaved Thinking 与 Agent 的最佳实践,MiniMax开源了支持该手艺的 Coding CLI——Mini-Agent。通过可直接运行的工程示例,用户可以直观地看到 MiniMax M2 通过 Interleaved Thinking 构建 Agent 的效果。下图展示了 Agent 使用其网页搜索工具在线获取最新信息,并为用户举行总结。
现在,该项目已获得了 700 + 的 Star,在社区中的关注度一连提高。
GitHub 地点:https://github.com/MiniMax-AI/Mini-Agent
社区和生态建设层面的一系枚行动意味着,MiniMax 正为行业构建一套更标准化、工程化的 Agent 执行范式。这些行动也将加速让 Interleaved Thinking 从模子内部的手艺特征演变为开发者可直接挪用与集成的能力。
随着包括 MiniMax M2 在内的大模子展现出了高效稳固的 Agentic 能力,未来可能有更多厂商接纳类似手艺,并将推动更多 API 平台和编程工具完善响应的支持与适配。
Agent 迈向真正生产级阶段的转折点,或许已经从 Interleaved Thinking 最先了。
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编辑:王家菁、段圣祺
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