MiniMax M2.7 官方默认提示与 XML 工具调用模板

一句话结论

自托管 MiniMax M2.7 时可从官方推荐的 temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=40 和默认系统提示起步，并按其 <minimax:tool_call> XML 语法定义/解析工具。

适用场景

• 适合的任务：自托管 Agent、OpenAI SDK 兼容服务、代码/研究工具调用、多轮工程工作流。

• 不适合的任务：直接把原始 XML 输出交给生产工具执行；必须先严格解析、schema 校验和权限校验。

• 适用的模型版本：MiniMax-M2.7；仓库说明 M2.7 使用与 M2 相同的 toolcall 语法。

• 适用的客户端、Agent 或 API：vLLM、SGLang、Transformers、OpenAI Python SDK 兼容 endpoint；云 provider 可能自定义 parser/config。

• 推荐的推理档位和参数：官方仓库推荐 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=40；不要在未测试时擅自把 temperature 降到 0。

可直接使用的内容

官方默认系统提示：

You are a helpful assistant. Your name is MiniMax-M2.7 and is built by MiniMax.

官方工具调用 XML 结构（工具名、参数名和参数值按实际 schema 替换）：

<minimax:tool_call>
<invoke name="search_web">
<parameter name="query_tag">["technology", "events"]</parameter>
<parameter name="query_list">["OpenAI latest release"]</parameter>
</invoke>
</minimax:tool_call>

OpenAI SDK 兼容工具定义骨架：

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "search_web",
        "description": "Search approved sources and return source URLs.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string", "description": "One precise search query."}
            },
            "required": ["query"]
        }
    }
}]

测试/工作流步骤

1. 使用官方推荐参数启动同一 inference server，并确认 chat template 与 tokenizer 版本匹配。

2. 让模型执行一个天气/搜索工具调用，保存完整原始输出；检查是否有一个或多个 <invoke>。

3. 优先使用 vLLM/SGLang 内置 parser；若手动解析，按 XML 块、invoke、parameter 三层解析，再按 JSON schema 转换类型。

4. 工具执行前校验名称、参数类型、必填字段、权限和 allowlist；执行后把结构化结果作为 tool message 回传。

5. 对同一工具集比较 temperature/top-p 配置、不同 provider 和 streaming/non-streaming 的调用成功率。

原始证据与数据

• 官方仓库明确推荐 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=40，并给出默认 system prompt。

• 官方工具指南推荐 vLLM 或 SGLang 做 tool-call parsing；其他框架需手动解析 XML。

• 官方输出格式为 <minimax:tool_call> → <invoke name> → <parameter name>，支持一个块中的多个 invoke。

• 工具参数定义使用 JSON Schema，官方示例要求 name、description、parameters.properties、required 和 type。

适用边界

• 这些参数是官方自托管起始值，不代表所有任务或云端 provider 最优；应使用任务级 eval。

• 原始 XML 可能包含格式错误、缺失引号或转义问题；不能用正则抓取后直接执行。

• 不同 inference engine/provider 的 chat template、tool parser 和采样配置可能不同；社区已有双引号被剥离的反馈，必须做 provider A/B。

• 默认系统提示不包含业务权限、数据隐私或完成验收条件，生产系统必须另行添加。

来源摘录或观察（仅做合规短引）

官方工具指南明确写着“strongly recommend using vLLM or SGLang for parsing tool calls”（合规短引）。