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猫眼影戏记者 区思敏 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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审核：陆晓春
责编：富兰克林
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