GitHub Copilot - Unhide MiniMax Models

Injects MiniMax M2.5 models into GitHub Copilot model picker

Чтобы установить этот скрипт, вы сначала должны установить расширение браузера, например Tampermonkey, Greasemonkey или Violentmonkey.

Для установки этого скрипта вам необходимо установить расширение, такое как Tampermonkey.

Чтобы установить этот скрипт, вы сначала должны установить расширение браузера, например Tampermonkey или Violentmonkey.

Чтобы установить этот скрипт, вы сначала должны установить расширение браузера, например Tampermonkey или Userscripts.

Чтобы установить этот скрипт, сначала вы должны установить расширение браузера, например Tampermonkey.

Чтобы установить этот скрипт, вы должны установить расширение — менеджер скриптов.

(у меня уже есть менеджер скриптов, дайте мне установить скрипт!)

Чтобы установить этот стиль, сначала вы должны установить расширение браузера, например Stylus.

Чтобы установить этот стиль, сначала вы должны установить расширение браузера, например Stylus.

Чтобы установить этот стиль, сначала вы должны установить расширение браузера, например Stylus.

Чтобы установить этот стиль, сначала вы должны установить расширение — менеджер стилей.

Чтобы установить этот стиль, сначала вы должны установить расширение — менеджер стилей.

Чтобы установить этот стиль, сначала вы должны установить расширение — менеджер стилей.

(у меня уже есть менеджер стилей, дайте мне установить скрипт!)

// ==UserScript==
// @name         GitHub Copilot - Unhide MiniMax Models
// @namespace    creos
// @version      1.3
// @description  Injects MiniMax M2.5 models into GitHub Copilot model picker
// @match        https://github.com/*
// @run-at       document-start
// @grant        none
// ==/UserScript==

(function () {
  'use strict';

  const script = document.createElement('script');
  script.textContent = `
(function () {
  const MINIMAX_MODELS = [
    {
      "id": "minimax-m2p5-fw",
      "name": "MiniMax M2.5",
      "object": "model",
      "vendor": "Fireworks",
      "version": "minimax-m2p5-fw",
      "preview": false,
      "model_picker_enabled": true,
      "model_picker_category": "powerful",
      "is_chat_default": false,
      "is_chat_fallback": false,
      "policy": { "state": "enabled", "terms": "" },
      "supported_endpoints": ["/chat/completions"],
      "capabilities": {
        "family": "minimax-m2p5-fw",
        "object": "model_capabilities",
        "type": "chat",
        "tokenizer": "o200k_base",
        "limits": {
          "max_context_window_tokens": 196608,
          "max_output_tokens": 32000,
          "max_prompt_tokens": 164000
        },
        "supports": {
          "streaming": true,
          "tool_calls": true,
          "parallel_tool_calls": true,
          "structured_outputs": true,
          "reasoning_effort": ["low", "medium", "high"]
        }
      },
      "billing": { "is_premium": false, "multiplier": 1 }
    },
    {
      "id": "minimax-m2p5-cb",
      "name": "MiniMax M2.5 (Fast)",
      "object": "model",
      "vendor": "Cerebras",
      "version": "minimax-m2p5-cb",
      "preview": false,
      "model_picker_enabled": true,
      "model_picker_category": "powerful",
      "is_chat_default": false,
      "is_chat_fallback": false,
      "policy": { "state": "enabled", "terms": "" },
      "supported_endpoints": ["/chat/completions"],
      "capabilities": {
        "family": "minimax-m2p5-cb",
        "object": "model_capabilities",
        "type": "chat",
        "tokenizer": "o200k_base",
        "limits": {
          "max_context_window_tokens": 196608,
          "max_output_tokens": 32000,
          "max_prompt_tokens": 164000
        },
        "supports": {
          "streaming": true,
          "tool_calls": true,
          "parallel_tool_calls": true,
          "structured_outputs": true,
          "reasoning_effort": ["low", "medium", "high"]
        }
      },
      "billing": { "is_premium": false, "multiplier": 1 }
    }
  ];

  function injectOrPatch(json) {
    const list = json?.data ?? (Array.isArray(json) ? json : null);
    if (!list) return null;

    // Patch existing MiniMax entries, or inject if missing
    const existingIds = new Set(list.map(m => m.id));
    const patched = list.map(m =>
      m.id?.includes('minimax') || m.id?.includes('m2p5')
        ? { ...m, model_picker_enabled: true, preview: false }
        : m
    );

    MINIMAX_MODELS.forEach(m => {
      if (!existingIds.has(m.id)) {
        console.log('[MiniMax Unhide] Injecting:', m.name);
        patched.push(m);
      }
    });

    return Array.isArray(json) ? patched : { ...json, data: patched };
  }

  const MODELS_URL = 'api.individual.githubcopilot.com/models';

  const _fetch = window.fetch;
  window.fetch = async function (...args) {
    const url = (typeof args[0] === 'string' ? args[0] : args[0]?.url) ?? '';
    const res = await _fetch.apply(this, args);

    if (url.includes(MODELS_URL)) {
      console.log('[MiniMax Unhide] Intercepted models API');
      try {
        const json = await res.clone().json();
        const result = injectOrPatch(json);
        if (result) {
          console.log('[MiniMax Unhide] Injected MiniMax models successfully');
          return new Response(JSON.stringify(result), {
            status: res.status,
            statusText: res.statusText,
            headers: res.headers,
          });
        }
      } catch (e) {
        console.error('[MiniMax Unhide] Error:', e);
      }
    }
    return res;
  };

  console.log('[MiniMax Unhide] v1.3 ready — watching for models API call');
})();
  `;

  (document.head || document.documentElement).appendChild(script);
  script.remove();
})();