MiniMax M2.7: Gonka নেটওয়ার্কের তৃতীয় মডেল

MiniMax M2.7 হল সাংহাই-ভিত্তিক MiniMax কোম্পানির একটি বড় ভাষার মডেল (LLM)। MiniMax 2021 সালে Yan Junjie (পূর্বে SenseTime এ কর্মরত) এর নেতৃত্বে গবেষকদের একটি দল দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয় এবং দ্রুত চীনের শীর্ষস্থানীয় AI ল্যাবরেটরিগুলির মধ্যে স্থান করে নেয়। কোম্পানি Alibaba, Tencent এবং HongShan থেকে তহবিল সংগ্রহ করেছে — এটি একই কৌশলগত বিনিয়োগকারীদের চক্র যারা অন্যান্য "চীনা AI টাইগারদের" পিছনে রয়েছে, যার মধ্যে Moonshot AI, Kimi K2.6 এর ডেভেলপার।

বিশুদ্ধ ভাষার মডেলের বাইরে, MiniMax ভোক্তা পণ্যগুলির জন্য সুপরিচিত: চ্যাট অ্যাসিস্ট্যান্ট Talkie and Hailuo, এবং শিল্পের অন্যতম উল্লেখযোগ্য ভিডিও জেনারেটর। তবে Gonka নেটওয়ার্কের জন্য M সিরিজের টেক্সট মডেলের লাইনটি গুরুত্বপূর্ণ — পূর্ববর্তী abab মডেলের উত্তরসূরি।

M সিরিজের প্রধান স্থাপত্য বৈশিষ্ট্য হল কার্যকর অ্যাটেনশন মেকানিজমের উপর জোর দেওয়া। যদি প্রাথমিক বড় মডেলগুলি ক্লাসিক কোয়াড্রেটিক অ্যাটেনশন ব্যবহার করত (গণনার খরচ প্রসঙ্গের দৈর্ঘ্যের বর্গক্ষেত্রের অনুপাতে বৃদ্ধি পায়), MiniMax প্রথমদের মধ্যে ছিল যারা একটি হাইব্রিড লিনিয়ার অ্যাটেনশন উন্মুক্ত করে। এটি গণনার খরচ দ্রুত বৃদ্ধি না করে খুব দীর্ঘ ক্রম প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয় — এটি সিরিজের একটি ঐতিহাসিক ট্রেডমার্ক। Qwen3-235B এবং Kimi K2.6 এর মতো, মডেলটি MoE (Mixture of Experts) আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত: কাগজে শত শত বিলিয়ন প্যারামিটার, তবে প্রতিটি কোয়েরিতে তাদের একটি ছোট অংশ সক্রিয় হয়, যা ইনফারেন্সের খরচ দ্রুত হ্রাস করে।

Gonka নেটওয়ার্কে মডেলটি MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 হিসাবে চিহ্নিত হয় — এই স্ট্রিংটিই API কোয়েরির modelA ফিল্ডে পাস করতে হবে। M2.7 সংস্করণটি নিবন্ধ প্রকাশের সময় M সিরিজের সর্বশেষ পুনরাবৃত্তি।

মডেলের "আউট অফ দ্য বক্স" বৈশিষ্ট্য এবং একটি নির্দিষ্ট নেটওয়ার্কে এটি প্রয়োগ করা হয়েছে তার বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে পার্থক্য করা গুরুত্বপূর্ণ। যখন একটি মডেল Gonka বিকেন্দ্রীভূত নেটওয়ার্কে কাজ করে, তখন এর কর্মক্ষম প্যারামিটারগুলি GPU হোস্টের vLLM-ইনফারেন্স কনফিগারেশন দ্বারা সেট করা হয়, শুধুমাত্র মডেলের স্থাপত্য দ্বারা নয়। আমাদের গেটওয়ে যে প্রকৃত মানগুলি ফেরত দেয় তা এখানে:

• প্রসঙ্গ উইন্ডো: 131,072 টোকেন (প্রায় 100,000 শব্দ)। এটি Gonka নেটওয়ার্কে সাবনেটের কনফিগারেশন। MiniMax আর্কিটেকচার নিজেই উল্লেখযোগ্যভাবে দীর্ঘ প্রসঙ্গ সমর্থন করে, তবে প্রতিটি মুহূর্তে ব্যবহারিক সীমা হোস্টের ইনফারেন্স সেটিংস দ্বারা নির্ধারিত হয়।
• সর্বোচ্চ আউটপুট: একটি প্রতিক্রিয়াতে 4,096 টোকেন। এই সংখ্যাটি অভিজ্ঞতামূলকভাবে পরিমাপ করা হয়েছে — একটি জোরপূর্বক দীর্ঘ প্রজন্মের সাথে একটি কোয়েরি যা সীমাতে পৌঁছেছে (finish_reason: length)। তুলনামূলকভাবে, Qwen3-235B এর জন্য এই সীমা 8,192, Kimi K2.6 এর জন্য 3,072 টোকেন। এটি মডেলের নিজস্ব সীমা নয়, বরং vLLM-সাবনেটের কনফিগারেশন।
• হোস্টের VRAM এর প্রয়োজনীয়তা: প্রতিটি নোডে প্রায় 320 জিবি VRAM। এটি FP8 কোয়ান্টিজেশনে একটি বড় MoE-মডেলের জন্য একটি সাধারণ প্রয়োজনীয়তা — Qwen3-235B এবং Kimi K2.6 এর জন্য একই 320 জিবি প্রয়োজন। বাস্তবে এর অর্থ হল একটি নোডে একাধিক H100/H200 শ্রেণীর GPU একত্রিত করা।

Gonka নেটওয়ার্কে ইনফারেন্সের মূল্য মডেলের পছন্দের উপর নির্ভর করে না এবং নেটওয়ার্ক পরামিতি দ্বারা নির্ধারিত হয়: JoinGonka গেটওয়ের মাধ্যমে MiniMax M2.7 Qwen এবং Kimi এর একই হারে পাওয়া যায়। ইউনিফাইড মূল্য — নেটওয়ার্কের মূলে গণনা কাজের জন্য একটি একক খরচ গণনা রয়েছে, একটি নির্দিষ্ট বিক্রেতার মূল্য তালিকা নয়।

প্রথমবারের মতো, Gonka নেটওয়ার্ক ব্যবহারকারীর তিনটি ফ্ল্যাগশিপ মডেলের মধ্যে পছন্দ আছে, এবং এই তিনটিই একটি একক OpenAI-কম্প্যাটিবল ইন্টারফেস JoinGonka Gateway এর মাধ্যমে উপলব্ধ। নীচের তুলনাটি বুঝতে সাহায্য করে না যে "কোনটি ভাল", বরং কোন প্রোফাইল টাস্কের জন্য প্রতিটি অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।

2026 সালের বেঞ্চমার্ক সম্পর্কে একটি গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতা: পাবলিক পরীক্ষায় শীর্ষ ওপেন-ওয়েট মডেলগুলির মধ্যে ব্যবধান একক শতাংশে হ্রাস পেয়েছে, এবং এই পার্থক্য প্রায়শই বেঞ্চমার্কের পরিসংখ্যানগত ত্রুটির মধ্যে থাকে। ব্যবহারিক কাজের জন্য, MMLU রেটিংয়ে পরম স্থানের পরিবর্তে টাস্কের প্রকৃতি গুরুত্বপূর্ণ: প্রসঙ্গের দৈর্ঘ্য, লজিক্যাল চেইনের জটিলতা, প্রয়োজনীয় ভাষা, টুল কলিংয়ের উপলব্ধতা।

ব্যবহারিক দিকনির্দেশনা: খুব দীর্ঘ ডকুমেন্ট এবং প্রচুর পরিমাণে টেক্সট স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলির জন্য, MiniMax M2.7 পরীক্ষা করা উচিত — এর সিরিজের কার্যকর অ্যাটেনশন ঐতিহাসিকভাবে এই ধরনের পরিস্থিতিতে ফোকাস করা হয়েছে। বহুমুখী বহুভাষিক কাজ এবং উৎপাদনে স্থিতিশীল টুল কলিংয়ের জন্য, Qwen3-235B একটি প্রমাণিত বিকল্প। জটিল যুক্তি সহ রিজনিং-টাস্কগুলির জন্য — Kimi K2.6। উৎপাদনে সেরা কৌশল হল কোডে সমস্ত তিনটি মডেল রাখা এবং অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচার পরিবর্তন না করে একটি একক model প্যারামিটার দ্বারা তাদের মধ্যে স্যুইচ করা।

MiniMax M2.7 এর সংযোজন "সার্ভারে ফাইল আপলোড" নয়, বরং একটি নেটওয়ার্ক আপগ্রেডের ফল যা অন-চেইন ভোটিংয়ের মাধ্যমে সম্পন্ন হয়েছে। মডেলের সমর্থন প্রোটোকলের v0.2.13 রিলিজে অন্তর্ভুক্ত হয়েছিল, যা প্রস্তাব #54 দ্বারা অনুমোদিত হয়েছিল: এটি 2026 সালের 21 মে গৃহীত হয়েছিল (প্রায় 63% "হ্যাঁ" ভোট) এবং একটি নির্দিষ্ট ব্লক উচ্চতায় সক্রিয় করা হয়েছিল। এটি একই গভর্নেন্স প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে নেটওয়ার্ক যেকোনো উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন গ্রহণ করে — ট্যারিফ থেকে নতুন মডেল পর্যন্ত।

বিকেন্দ্রীভূত নেটওয়ার্কের জন্য মাল্টিমডেলিং একটি মৌলিক পদক্ষেপ। একটি মডেলে আবদ্ধ একটি নেটওয়ার্ক মৌলিকভাবে ভঙ্গুর: মডেলের একটি নতুন সংস্করণ প্রকাশের ফলে মাইগ্রেশন সংকট সৃষ্টি হয়, এবং একটি একক মডেলের যেকোনো ব্যর্থতা পুরো পরিষেবাটিকে ভেঙে ফেলে। একই সাথে একাধিক মডেল ধারণ করতে সক্ষম একটি নেটওয়ার্ক মসৃণভাবে বিকশিত হয়: নতুন মডেলগুলি অতিরিক্ত "ট্র্যাক" হিসাবে যুক্ত হয়, পুরানো মডেলগুলি কাজ চালিয়ে যায়, এবং GPU হোস্টগুলি পরিষেবা দেওয়ার জন্য একটি পছন্দ পায়। প্রযুক্তিগতভাবে, প্রতিটি মডেল নেটওয়ার্কের নিজস্ব শার্ডে বাস করে — এই একই প্রক্রিয়া (DevShards) আগে Kimi K2.6 চালু করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল।

প্রাথমিক ধাপগুলির একটি আলাদা nuance: "মডেলটি নেটওয়ার্কের তালিকায় উপস্থিত হয়েছে" এবং "মডেলটি সমস্ত ক্লায়েন্টের জন্য উন্মুক্ত" এর মধ্যে একটি ব্যবধান থাকতে পারে। প্রথমদিকে, ব্রোকার মোডে MiniMax M2.7 এর ইনফারেন্স শুধুমাত্র বিশেষাধিকারপ্রাপ্ত কীগুলির জন্য উপলব্ধ ছিল এবং সাধারণ অনুরোধের জন্য একটি ত্রুটি রিটার্ন করত — এটি একটি স্বাভাবিক রানিং-ইন ফেজ। 2026 সালের মে মাসের শেষের দিকে, সর্বজনীন অ্যাক্সেস খোলা হয়, এবং মডেলটি গেটওয়ের সমস্ত ক্লায়েন্টের জন্য উপলব্ধ হয়। নেটওয়ার্ক কীভাবে কাজ করে এবং মডেলগুলি কেন এভাবে চালু হয় সে সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানতে — Gonka নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার সম্পর্কে নিবন্ধে দেখুন।

সবচেয়ে সরাসরি উপায় — JoinGonka API Gateway এর মাধ্যমে। যেহেতু গেটওয়ে একটি OpenAI-কম্প্যাটিবল API প্রদান করে, GPT, Claude, Qwen বা Kimi এর সাথে কাজ করে এমন একই কোড model ফিল্ডের মান পরিবর্তন করার পরে MiniMax এর সাথে কাজ করা শুরু করবে।

curl এর মাধ্যমে একটি ন্যূনতম উদাহরণ:

curl https://gate.joingonka.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "লিনিয়ার অ্যাটেনশন কী, সংক্ষেপে ব্যাখ্যা করুন"}
    ]
  }'

openai লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইথনে একই অনুরোধ:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "হ্যালো, MiniMax"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

স্ট্রিমিং (Server-Sent Events) — ইন্টারেক্টিভ ইন্টারফেসগুলির জন্য, যেখানে উত্তর জেনারেশনের সাথে সাথে দেখানো হয়:

stream = client.chat.completions.create(
    model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "দীর্ঘ প্রসঙ্গ সম্পর্কে একটি ছোট প্রবন্ধ লিখুন"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="", flush=True)

JoinGonka গেটওয়েতে রেজিস্ট্রেশন করার মাধ্যমে আপনি যেকোনো নেটওয়ার্ক মডেল পরীক্ষা করার জন্য 10 মিলিয়ন বিনামূল্যের টোকেন পাবেন — এটি আপনার নিজস্ব কাজগুলিতে তিনটি মডেলের তুলনা করার জন্য যথেষ্ট হবে।

ডেভেলপমেন্ট টুলগুলির সাথে সামঞ্জস্য: OpenAI API এর সাথে যা কাজ করে, তা গেটওয়ের মাধ্যমে MiniMax এর সাথেও কাজ করে। শুধুমাত্র model প্যারামিটার পরিবর্তন করতে হবে:

• Cursor: কাস্টম মডেল সেটিংসে MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 উল্লেখ করুন।
• Claude Code, Cline, Continue.dev: কনফিগে মডেলের নাম।
• LangChain, n8n: ক্লায়েন্ট ইনিশিয়ালাইজ করার সময় model প্যারামিটার।

মডেলগুলির বর্তমান তালিকা সর্বদা GET /v1/models এন্ডপয়েন্টে উপলব্ধ থাকে — সেখান থেকে এটি গতিশীলভাবে টানতে সুবিধাজনক, যাতে আপনার অ্যাপ্লিকেশনের UI নিজেই তাজা সেট দেখায়। যদি প্রতিক্রিয়া হিসাবে 429 too many concurrent requests আসে — এটি নেটওয়ার্কের বৃদ্ধির প্রাথমিক পর্যায়ে একটি নতুন মডেলের জন্য একটি স্বাভাবিক পর্যায়: কয়েক সেকেন্ড পরে অনুরোধটি পুনরায় চেষ্টা করুন।

একটি নেটওয়ার্কে তিনটি মডেলের উপস্থিতি মূল্যবান কারণ বিভিন্ন কাজের জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম নির্বাচন করা যেতে পারে, প্রদানকারী বা ইন্টিগ্রেশন কোড পরিবর্তন না করে। এখানে এমন পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে MiniMax M2.7 দিয়ে পরীক্ষা শুরু করা যুক্তিযুক্ত।

দীর্ঘ নথি বিশ্লেষণ। যদি কাজটি চুক্তিগুলির সারাংশ, প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন বিশ্লেষণ, বড় আইনি বা আর্থিক পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণ হয়, তবে M সিরিজের কার্যকর মনোযোগ ঐতিহাসিকভাবে খরচের দ্রুত বৃদ্ধি ছাড়াই দীর্ঘ প্রসঙ্গ ধরে রাখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। একটি একক অনুরোধে পুরো ডকুমেন্টটি পাস করুন এবং মডেলকে তাৎক্ষণিকভাবে পুরো ভলিউমের সাথে কাজ করতে বলুন, অংশ অংশ করে নয়।

RAG এবং জ্ঞান বেসগুলির সাথে কাজ। পুনরুদ্ধার-বর্ধিত পরিস্থিতিতে, যেখানে ভেক্টর বেস থেকে ডজন ডজন টুকরো প্রসঙ্গে মিশ্রিত হয়, মডেলের বিভিন্ন পাঠ্যের অনেক টুকরো ধরে রাখার ক্ষমতা সরাসরি উত্তরের গুণমানকে প্রভাবিত করে। এটি দীর্ঘ প্রসঙ্গের মডেলগুলির জন্য একটি প্রাকৃতিক কুলুঙ্গি।

ট্রান্সক্রিপ্ট এবং লগ প্রক্রিয়াকরণ। কল রেকর্ডিং, দীর্ঘ সমর্থন কথোপকথন, স্ট্রিম লগ — এইগুলি এমন কাজ যেখানে ইনপুট ভলিউম বড়, এবং উত্তর সাধারণত সংক্ষিপ্ত। এখানে 4,096 টোকেনের আউটপুট সীমা বাধা দেয় না: ইনপুটে প্রচুর যায়, এবং আউটপুটে — সারাংশ বা নিষ্কাশিত তথ্য।

কখন অন্য মডেল নির্বাচন করা উচিত। যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অনুরোধে খুব দীর্ঘ উত্তর প্রয়োজন হয় (একটি বড় উত্পন্ন ডকুমেন্ট, একটি বিশাল কোড অংশ), 4,096 টোকেনের আউটপুট সীমা মনে রাখবেন — Qwen3-235B এর জন্য এটি দ্বিগুণেরও বেশি (8,192)। যদি উৎপাদনে স্থিতিশীল নেটিভ টুল কলিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে — Qwen3-235B আপাতত আরও দীর্ঘ সময় ধরে পরীক্ষিত। জটিল মাল্টি-স্টেপ যুক্তি সহ কাজগুলির জন্য — Kimi K2.6 এর সাথে উত্তরগুলি তুলনা করা উচিত। সার্বজনীন পরামর্শ: আপনার আসল অনুরোধগুলির একই সেট তিনটি মডেলের মাধ্যমে চালান এবং ফলাফলগুলি তুলনা করুন — রেজিস্ট্রেশনের সময় বিনামূল্যে 10 মিলিয়ন টোকেন একটি সম্পূর্ণ তুলনামূলক পরীক্ষার জন্য যথেষ্ট হবে।

প্রযুক্তিগতভাবে, মডেলগুলির মধ্যে স্যুইচ করা model ফিল্ডে একটি একক লাইন পরিবর্তন করা। অতএব, Gonka নেটওয়ার্কে একটি স্মার্ট অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচার "সর্বদা একটি মডেল নির্বাচন করে না", বরং Qwen, Kimi এবং MiniMax এর মধ্যে অনুরোধগুলিকে টাস্কের প্রকারের উপর নির্ভর করে রুট করার অনুমতি দেয় — সস্তা ইনফারেন্স এই ধরনের রাউটিংকে অর্থনৈতিকভাবে লাভজনক করে তোলে।