对话模型

模型概览

M2-her 是 MiniMax 专为对话场景优化的语言模型，支持丰富的角色设定和对话历史管理能力。

支持模型

模型名称	上下文窗口	模型介绍
M2-her	64 K	专为对话场景设计，支持角色扮演和多轮对话

M2-her 核心特性

丰富的角色设定能力

M2-her 支持多种角色类型配置，包括模型角色（system）、用户角色（user_system）、对话分组（group）等，让您可以灵活构建复杂的对话场景。

示例对话学习

通过 sample_message_user 和 sample_message_ai，您可以为模型提供示例对话，帮助模型更好地理解期望的对话风格和回复模式。

上下文记忆

模型支持完整的对话历史管理，能够基于前文内容进行连贯的多轮对话，提供更自然的交互体验。

调用示例

安装 SDK

pip install openai

npm install openai

设置环境变量

export OPENAI_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/v1
export OPENAI_API_KEY=${YOUR_API_KEY}

调用 M2-her

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="M2-her",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "name": "AI助手",
            "content": "你是一个友好、专业的AI助手"
        },
        {
            "role": "user",
            "name": "用户",
            "content": "你好，请介绍一下你自己"
        }
    ],
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    max_completion_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "M2-her",
  messages: [
    {
      role: "system",
      name: "AI助手",
      content: "你是一个友好、专业的AI助手"
    },
    {
      role: "user",
      name: "用户",
      content: "你好，请介绍一下你自己"
    }
  ],
  temperature: 1.0,
  top_p: 0.95,
  max_tokens: 2048
});

console.log(response.choices[0].message.content);

curl https://api.minimaxi.com/v1/text/chatcompletion_v2 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${YOUR_API_KEY}" \
  -d '{
    "model": "M2-her",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "name": "AI助手",
        "content": "你是一个友好、专业的AI助手"
      },
      {
        "role": "user",
        "name": "用户",
        "content": "你好，请介绍一下你自己"
      }
    ],
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 0.95,
    "max_completion_tokens": 2048
  }'

角色类型说明

M2-her 支持以下几种消息角色类型：

基础角色

角色类型	说明	使用场景
`system`	设定模型的角色和行为	定义 AI 的身份、性格、知识范围等
`user`	用户的输入	用户发送的消息
`assistant`	模型的历史回复	AI 之前的回复，用于多轮对话

高级角色

角色类型	说明	使用场景
`user_system`	设定用户的角色和人设	角色扮演场景中定义用户身份
`group`	对话的名称	标识对话分组或场景名称
`sample_message_user`	示例的用户输入	提供用户消息的示例
`sample_message_ai`	示例的模型输出	提供期望的 AI 回复示例

使用场景示例

场景 1：基础对话

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "你是一个专业的编程助手"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "如何学习 Python？"
    }
]

场景 2：角色扮演对话

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "你是《三国演义》中的诸葛亮，智慧、沉稳、善于谋略"
    },
    {
        "role": "user_system",
        "content": "你是一位来自现代的穿越者"
    },
    {
        "role": "group",
        "content": "三国时期的隆中对话"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "军师，我有一些现代的想法想和您探讨"
    }
]

场景 3：示例学习对话

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "你是一个幽默风趣的聊天伙伴"
    },
    {
        "role": "sample_message_user",
        "content": "今天天气真好"
    },
    {
        "role": "sample_message_ai",
        "content": "是啊！阳光明媚的日子总让人心情愉悦，就像你的笑容一样灿烂~"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "明天准备去爬山"
    }
]

参数说明

核心参数

参数	类型	默认值	说明
`model`	string	-	模型名称，固定为 `M2-her`
`messages`	array	-	对话消息列表，详见 API 参考
`temperature`	number	1.0	温度系数，控制输出随机性
`top_p`	number	0.95	采样策略参数
`max_completion_tokens`	integer	-	生成内容的最大长度，上限 2048
`stream`	boolean	false	是否使用流式输出

最佳实践

合理设置角色

使用 system 定义 AI 的基本行为，使用 user_system 定义用户身份，可以让对话更加自然和符合场景设定。

提供示例对话

通过 sample_message_user 和 sample_message_ai 提供 1-3 个示例对话，可以有效引导模型的回复风格。

维护对话历史

保留完整的对话历史（包括 user 和 assistant 消息），让模型能够基于上下文进行连贯回复。

控制对话长度

根据场景需求设置合适的 max_completion_tokens，避免回复过长或被截断。

常见问题

如何实现多轮对话？

在每次请求中包含完整的对话历史，按时间顺序排列 user 和 assistant 消息。

user_system 和 system 有什么区别？

system 定义 AI 的角色，user_system 定义用户的角色。在角色扮演场景中，两者配合使用可以创建更丰富的对话体验。

示例消息会占用 token 吗？

是的，所有消息（包括示例消息）都会计入输入 token。建议提供 1-3 个精炼的示例即可。

是否支持图片输入？

M2-her 当前仅支持文本输入，不支持图文混合输入。

API 参考

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定价说明

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场景 1：基础对话

场景 2：角色扮演对话

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