币界网消息，MiniMax发布技术博客，披露其m2系列大模型无法输出人名「马嘉祺」的根因排查过程。排查从一个个例出发，最终揭示了一个波及整个词表的系统性退化问题。根因是分词器在训练时将「嘉祺」合并成了一个独立token。预训练阶段模型见过大量互联网文本，学会了这个token但后训练的对话数据中，包含「嘉祺」的样本不到5条。后训练过程中，tool_call标记、代码符号等高频token持续更新周围的向量空间，把「嘉祺」这类低频token挤到了错误的方向。模型仍然「认识」马嘉祺，能准确回答相关信息，丢失的只是输出这个token的能力。团队随后对约20万token的完整词表做了全量扫描，发现约4.9%的token发生了显著退化。退化最严重的是日语：29.7%的日语token显著退化，远超韩语3.3%、俄语3.7%、中文3.9%和英文3.5%。