MiniMax M2 offre open source, agente nativo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) rilasciato da MiniMax su Ottobre 27, 2025È esplicitamente progettato per codifica e al flussi di lavoro agentici (chiamata di strumenti, automazione multi-step), definizione delle priorità bassa latenza e al costo effettivo fornendo al contempo solide capacità di ragionamento e di utilizzo degli strumenti.
Funzionalità principali
Punti salienti - specializzazione in codifica, flussi di lavoro agentici, basso ingombro dei parametri attivi, supporto contestuale lungo, API compatibile con OpenAIPosizioni MiniMax Minimax M2 come modello MoE veloce e di facile implementazione destinato ad agenti multi-step, generazione e riparazione di codice, flussi di lavoro terminale/IDE e chiamata di strumenti.
Punti salienti (brevi):
- architettura: Mixture-of-Experts (MoE) con un conteggio totale dei parametri molto elevato e un piccolo attivato set di parametri per ogni passaggio in avanti.
- Impronta di attivazione: ~10 miliardi di parametri attivi (per gettone).
- Parametri totali (riportati): segnalato tra ~200B – 230B a seconda della fonte/metrica (vedere Dettagli tecnici).
- Finestra contestuale: contesto lungo su scala aziendale; Token 204,800 contesto massimo.
- Modalità primaria: testo (chiamata di strumento/chiamata di funzione supportata).
- Agente nativo: progettato per la chiamata di strumenti multi-step (shell, browser, interprete Python, strumenti MCP).
- Focus sulla codifica: ottimizzato per modifiche multi-file, cicli di esecuzione-correzione e attività CI/IDE.
Dettagli tecnici (architettura e specifiche)
Architettura — Mix di esperti (MoE): Minimax M2 L'API utilizza una strategia MoE in modo che il modello possa avere un conteggio totale dei parametri molto elevato attivando solo una frazione per ogni passaggio di inferenza. Ciò produce un miglioramento efficienza di calcolo, portatae costo per token per agenti interattivi e cicli di codifica.
Precisione e quantizzazione — I file modello e gli stack del provider elencano i formati FP32/BF16 e FP8 e più build quantizzate (safetensors, FP8/E4M3, ecc.), consentendo compromessi in termini di efficienza e distribuzione locale.
Contesto e I/O — i provider distribuiti pubblicano 204,800 Token supporto del contesto e grandi impostazioni di output massimo. M2 è solo testo per ora (molte versioni open-weight provenienti dalla Cina hanno enfatizzato le capacità di testo/agente, mentre la multimodalità rimane il dominio di altre versioni).
Raccomandazioni sul tempo di esecuzione / istruzioni speciali — Minimax M2 L'API utilizza un “pensiero interlacciato” formato di output che racchiude il ragionamento interno del modello in <think>...</think> blocchi. La richiesta di MiniMax è di mantenere intatto il contenuto del pensiero e di ritrasmetterlo in un contesto storico per preservare le prestazioni dei flussi di lavoro degli agenti multi-turn.
Prestazioni di riferimento
Benchmark di intelligenza composita e agenti — un benchmarking indipendente condotto da Artificial Analysis riporta che MiniMax-M2 ottiene il miglior indice di intelligenza tra i modelli open-weight, e si colloca tra i migliori modelli open source sulle metriche di intelligenza composita, in particolare in utilizzo degli strumenti, esecuzione delle istruzioni e attività agenticheL'analisi artificiale evidenzia il modello efficienza (pochissimi parametri attivi) come fattore chiave della sua classifica.
Minimax M2 spettacoli ottimi risultati su suite di codifica e agenti (tipi di attività Terminal-Bench, SWE-Bench, BrowseComp, LiveCodeBench), dove la sua architettura e il budget di attivazione favoriscono i cicli di pianificazione → azione → verifica (cicli di compilazione/esecuzione/test, modifiche multi-file e catene di strumenti).
Confronto: MiniMax M2 vs altri modelli contemporanei
Contro i colleghi dei pesi liberi (DeepSeek, Qwen3, Kimi, ecc.) — Minimax M2 si presenta come particolarmente efficiente sul budget dei parametri attivi (≈10B) che gli conferisce forti rapporti intelligence-per-parametro-attivo; altri modelli aperti possono avere conteggi di parametri attivi più elevati ma parametri totali simili o superiori.
Contro i modelli di frontiera commerciale (OpenAI / Anthropic / Google / xAI) — segnalazione luoghi M2 al di sotto dei modelli commerciali più in alto su alcune metriche generaliste ma competitivo o avanti su molti benchmark di agentic e di codifica per il suo prezzo.
Compromessi tra costi e velocità — Il suo costo per token è pari solo all'8% di quello di Anthropic Claude Sonnet e la sua velocità è circa il doppio.
Limitazioni e rischi
Limitazioni — verbosità (elevato utilizzo di token), modalità solo testo, debolezze specifiche del compitoe i consueti rischi dell'LLM (allucinazioni, eccesso di sicurezza, distorsioni del dataset). Sia Artificial Analysis che MiniMax sottolineano che M2 potrebbe avere prestazioni inferiori ad alcuni grandi modelli generalisti in determinati compiti aperti, pur eccellendo nei flussi di lavoro agentici e di codifica. Poiché è basato su MoE, considerazioni sulla distribuzione (routing esperto, quantizzazione e framework di inferenza) sono importanti.
Avvertenze operative — Minimax M2 'S pensiero interlacciato il formato richiede il mantenimento di particolari <think>...</think> token nella cronologia per ottenere le migliori prestazioni; la rimozione di tale contenuto può degradare il comportamento dell'agente. Inoltre, poiché Minimax M2 è prolisso, il costo per attività è una funzione di entrambi prezzo per token e al token totali generati.
Casi d'uso principali
- Orchestrazione degli agenti e flussi di lavoro lunghi — catene di utensili multi-step, sfoglia→recupera→esegui cicli, recupero dell'erroree tracciabilità delle prove nelle esecuzioni degli agenti.
- Assistenti per la produttività degli sviluppatori e per la codifica — cicli di compilazione-esecuzione-test, modifiche multi-file, riparazioni convalidate dai teste Integrazione IDE (Esistono esempi di Claude Code, Cursor, Codex, Grok CLI).
- Flotte di agenti ad alta produttività / bot di produzione — where costo per inferenza e al concorrenza In ogni caso, il basso impatto dei parametri attivati di M2 può ridurre i costi dell'infrastruttura.
Come chiamare Minimax M2 API di CometAPI
minimax-m2 Prezzi API in CometAPI: sconto del 20% sul prezzo ufficiale:
- Token di input: $ 0.24 milioni di token
- Token di output: $0.96/M di token
Passi richiesti
- Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, ti preghiamo di registrarti prima.
- Accedi al tuo Console CometAPI.
- Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.
Usa il metodo
- Selezionare l'endpoint "minimax-m2" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per maggiore praticità.
- Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
- Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo contenuto: il modello risponderà a questa domanda.
- Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.
CometAPI fornisce un'API REST completamente compatibile, per una migrazione senza interruzioni. Dettagli chiave per Documento API:
- URL di base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Nomi dei modelli: "
minimax-m2" - Autenticazione:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYtestata - Tipo di contenuto:
application/json.
Integrazione API ed esempi
Di seguito è riportato un Python frammento che dimostra come richiamare GLM‑4.6 tramite l'API di CometAPI. Sostituisci <API_KEY> e al <PROMPT> di conseguenza:
import requests
API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer <API_KEY>",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "minimax-m2",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "<PROMPT>"}
],
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.7
}
response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
Vedi anche API di Claude Haiku 4.5