Moritz Kremb (@moritzkremb)
자체 로컬 모델 설정 없이 OpenClaw를 무료로 쓰고 싶다면 Kilocode 게이트웨이를 이용하라는 안내입니다. Minimax M2.5와 auto 모드 등 여러 모델이 여전히 무료로 제공된다고 알리고 있어, 간편한 무료 접근 경로를 소개합니다.
Moritz Kremb (@moritzkremb)
자체 로컬 모델 설정 없이 OpenClaw를 무료로 쓰고 싶다면 Kilocode 게이트웨이를 이용하라는 안내입니다. Minimax M2.5와 auto 모드 등 여러 모델이 여전히 무료로 제공된다고 알리고 있어, 간편한 무료 접근 경로를 소개합니다.
Moritz Kremb (@moritzkremb)
OpenClaw를 Minimax m2.5 모델로 무료로 사용하는 방법 안내: kilo.ai/kiloclaw로 이동해 Minimax m2.5를 모델로 선택한 뒤, 한 번의 클릭으로 OpenClaw 인스턴스를 생성해 바로 사용 가능한 절차를 설명합니다.
ビリー・チウ (@EikaChiu)
웹 개발 코딩 작업에서 중국산 OSS 모델이 Top10에 3개 진입했다는 소식입니다. 순위는 6위: glm-5(@Zai_org), 7위: minimax-m2.5(@MiniMax_AI), 9위: kimi-k2.5-thinking(@Kimi_Moonshot). 통계 출처는 @arena이며 중국 오픈소스 모델의 약진을 강조합니다.
Q*Satoshi (@AiXsatoshi)
로컬 MiniMax-M2.1 환경에서 Claude Code를 실행했다는 내용의 트윗(유사/중복 게시). 개인 로컬에서 MiniMax-M2.1을 통해 Claude 관련 코드 실행을 시험해 본 사례를 공유합니다.
Q*Satoshi (@AiXsatoshi)
로컬 환경에서 MiniMax-M2.1을 사용해 Claude Code와 관련 작업을 수행했다는 간단한 보고성 트윗입니다. MiniMax-M2.1로 Claude 관련 코드를 실행한 사례를 언급하고 있습니다.
MiniMax M2 vừa gây bất ngờ lớn trong cộng đồng AI khi đạt kết quả ấn tượng tại benchmark Agentic Capture the Flag (CTF). So với các đối thủ nặng ký như GLM-4.5 air và GLM-4.7 (+REAP), MiniMax M2 thể hiện khả năng vượt trội trong việc giải quyết các thử thách an ninh mạng và thực thi tác vụ dạng agent. Đây là bước tiến mới cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lĩnh vực bảo mật và tự động hóa phức tạp.
#MiniMaxM2 #AI #Benchmark #CTF #LLM #Security #ArtificialIntelligence #CongNghe #TriTueNhanT
Q*Satoshi (@AiXsatoshi)
MiniMax-M2.1 모델에 대해 '언어적 일관성 유지에는 다소 어려움이 있다'고 지적한 짤막한 평가성 언급입니다. 모델의 언어 일관성 이슈를 관찰한 코멘트로, 후속 성능 분석이나 개선 논의로 확장될 여지가 있습니다.
MiniMax M2 bất ngờ hiệu quả trong tạo API Flask, phát hiện lỗi Go, mở rộng Node.js/Express, và viết tài liệu. Mô hình sinh code đúng quy chuẩn, tìm trúng 4 lỗi, tự thêm chức năng chưa yêu cầu. Miễn phí hiện nay trên Kilo Code, chi phí thấp 0,1$/s. #AIcoding #MinimaxM2 #BoilerplateFixes #CodeDoc #ViệcLàmCơSở #DevTool #LậpTrìnhTựĐộng #SửaLỗiGolang #APItoànDạng #TàiLiệuMáyTính
Cerebras ra mắt MiniMax-M2 với 3 kích cỡ và Kimi-Linear 30%, đạt độ chính xác cao. #Cerebras #REAP #MiniMaxM2 #KimiLinear #AI #TríTuệNhânTạo #MachineLearning #DeepLearning
Cerebras ra mắt REAPs: MiniMax-M2 (25, 30, 40%), Kimi-Linear 30% #Cerebras #REAP #MiniMaxM2 #KimiLinear #AI #TríTuệNhânTạo #CôngNghệMới