MiniMax-M2-her

MiniMax-M2-her – MiniMax推出的AI角色扮演模型

MiniMax-M2-her，作为MiniMax在深度AI情感伴侣领域倾力打造的革新性角色扮演模型，是驱动星野与Talkie等虚拟伴侣服务的核心引擎。它凭借三大卓越能力——独树一帜的沉浸式世界体验、精妙绝伦的叙事节奏掌控，以及洞察秋毫的用户偏好洞悉——巧妙规避了长对话中常见的角色脱离、剧情僵化等顽疾。

这款模型，在创新的Role-Play Bench评估体系与Agentic数据合成技术的双重加持下，于百轮长程对话评测中傲视群雄，综合表现拔得头筹，现已通过API接口面向广大开发者开放。

MiniMax-M2-her的核心亮点

• 宏大世界观的精妙营造：模型能够深刻领会并一丝不苟地维护复杂的世界观设定，支持多角色与旁白间的默契配合，确保人物关系与空间逻辑始终如一，清晰严谨。
• 跌宕起伏的故事编织：模型具备主动推进情节发展的能动性，有效杜绝机械式重复与陈词滥调的叙事，使得故事在长短不一的节奏中，始终洋溢着鲜活的生命力与呼吸感。
• 对用户心意的敏锐洞察：模型善于从用户互动的细微之处捕捉那些未曾言明的期待，并能动态地调整叙事节奏与互动风格，从而为每一位用户量身定制独一无二的个性化体验。
• 长程对话的稳固支撑：即使在长达百轮的对话中，模型亦能持续保持角色设定的统一性、逻辑的严密性以及回复长度的可控性，彻底攻克了长对话质量衰减的难题。
• 安全且沉浸的交互边界：在合规的框架内，模型能够灵活地把握交互的界限，既避免了对用户合理互动需求的过度否定，又巧妙地平衡了安全性与深度沉浸感。

MiniMax-M2-her的技术基石

• Role-Play Bench 评估体系：鉴于角色扮演场景的非标准化特性，该体系引入了“非对齐”（Misalignment）的评估框架。通过Model-on-Model的自对弈机制生成多轮对话轨迹，从世界观一致性（Worlds）、叙事质量（Stories）以及交互恰当性（User Preferences）三个维度，自动检测模型的偏离行为，实现对真实用户体验的快速离线校准。
• Agentic Data Synthesis 数据合成：该技术构建了双专家模型对话流程。由分别扮演用户和NPC的专家模型生成候选对话轮次，再经由Reward Model的多维度评分，并通过Best-of-N策略精选出最优回复。同时，定期触发LLM-as-judge检查机制，修正逻辑漏洞、指代不清及内容重复等问题。此外，引入规划智能体动态评估对话状态并建议剧情走向，并结合场景打散、Prompt扩写、风格专家库以及动态轮次分配等策略，确保了数据的多样性与高品质。
• Online Preference Learning 在线强化学习：在实际产品环境中，模型收集用户的显式反馈（如重说、点赞）和隐式信号（如停留时长）。在经过分层采样、因果推断及异常值过滤以消除噪声后，采用RLHF技术训练模型以感知情境化偏好。训练过程中，模型持续监控输出的多样性，并在出现模式坍缩前提前终止，从而形成“模型部署—用户交互—信号收集—迭代训练”的良性循环，不断推高用户偏好对齐的上限。

MiniMax-M2-her的项目入口

• 官方探索页面：https://www.minimaxi.com/news/minimax-m2-her-%E6%8A%80%E6%9C%BA%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90
• API接入通道：https://platform.minimaxi.com/docs/api-reference/text-chat

MiniMax-M2-her的应用领域

• 情感慰藉的AI使者：为星野、Talkie等虚拟角色应用提供深度、持久且个性化的角色扮演体验，助力用户与AI建立稳固的情感纽带。
• 互动叙事的无限可能：动态驱动剧情分支，支持丰富多彩的多角色群像叙事，为文字冒险、恋爱养成、悬疑推理等游戏类型，开启开放世界式的故事探索新篇章。
• 虚拟IP的生动运营：精准维护动漫、游戏角色或明星虚拟形象的人设与世界观，让粉丝感受到与真实角色对话般的极致沉浸。
• 创意写作的智能伙伴：深刻理解复杂设定并主动拓展情节，作为作者的智能助手，极大地扩展小说共创、剧本推演、世界观构建等叙事创作的潜力。
• 语言学习的场景模拟：模拟真实对话场景，根据学习者水平动态调整对话难度和节奏，实现情境化的口语练习与角色扮演式的教学模式。