중국 AI 스타트업인 MiniMax가 가중치와 툴을 공개적으로 출시했습니다. 미니맥스 M2코딩 워크플로 및 에이전트 도구 사용을 위해 특별히 설계된 최신 대규모 언어 모델입니다. 이 회사는 M2가 효율적인 전문가 혼합(MoE) 설계로 제작되어 동급 독점 모델보다 훨씬 저렴한 비용으로 최고 수준의 코딩 및 에이전트 성능을 제공한다고 밝혔습니다. MiniMax M2가 기능, 벤치마크 성능, 아키텍처 및 비용 측면에서 비용 효율성의 정점에 있는 이유를 설명하겠습니다.
MiniMax M2이란 무엇인가요?
MiniMax M2는 주로 다음을 위한 MiniMax의 최신 오픈 소스 대규모 언어 모델입니다. 코딩, 다단계 에이전트 워크플로 및 도구 호출. 이 모델은 Mixture-of-Experts 아키텍처를 사용합니다. 매우 큰 합계 매개변수 발자국이지만 매개변수의 수는 적습니다. 활성화 추론 중 토큰당 - 강력한 추론 및 코딩 능력을 유지하면서 추론 비용과 지연 시간을 줄이는 디자인입니다.
주요 헤드라인 수치(발표 당시)
- 총 매개변수 예산: ~230억(전체).
- 토큰당 활성화/유효 매개변수: ~10억(활성화됨).
- 컨텍스트 창(보고됨): ~까지 ~204,800 토큰
- 특허: MIT(오픈소스 가중치).
- 비용 및 속도에 대한 주장: 토큰당 비용은 인류학적 클로드 소네의 8%에 불과하고 속도는 약 두 배 빠릅니다.
MiniMax M2의 주요 특징은 무엇입니까?
행위자/도구 지향적 행동
미니맥스 M2 도구 호출, 구조화된 프롬프트, 그리고 추론 → 동작 → 검증 패턴의 인터리브 방식을 명시적으로 지원하여 외부 API를 호출하고, 코드를 실행하고, 터미널을 작동하는 자율 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있습니다. 여러 통합 레시피는 에이전트 런타임과 vLLM/가속 스택을 대상으로 합니다.
코딩 및 다중 파일 작업에 최적화됨
Hugging Face에서 보고된 벤치마크와 타사 분석 결과는 개발자 중심 테스트 스위트(단위 테스트, 터미널 시뮬레이션, 다중 파일 합성)에서 뛰어난 성능을 보였으며, M2는 다른 개방형 및 폐쇄형 모델에 비해 높은 점수를 받았습니다. 이는 MiniMax가 개발자 도구 및 코딩 어시스턴트에 중점을 두고 있다는 점과 일맥상통합니다.
희소 전문가 혼합(MoE) 효율성
단일 밀집 매개변수 집합보다는 미니맥스 M2 ~을 사용하다 희소한 전문가 혼합 라우팅 전략을 사용하여 토큰당 전체 매개변수 뱅크의 일부만 활성화되도록 합니다. 이렇게 하면 총 매개변수 수는 늘어나지만 활성화 추론 중 매개변수 발자국을 줄여 많은 워크로드의 비용 및 대기 시간 효율성을 개선합니다.
MiniMax M2는 내부적으로 어떻게 작동하나요?
고수준 아키텍처
MiniMax의 기술 공개 및 독립적인 보고에 따르면, 미니맥스 M2 로 구현됩니다 희소 MoE 변압기 다음과 같은 널리 알려진 디자인 결정이 있습니다.
- 매우 큰 합계 매개변수 수(언론 보도에 따르면 수천억 개 정도) 토큰당 활성화된 전문가 하위 집합만 (언론에서는 초기 보고서에서 총 230억 달러, 추론당 활성 용량 약 10억 달러 등의 사례를 언급했습니다.) 이는 MoE의 전형적인 상충 관계입니다. 선형 추론 비용 없이 용량을 확장하는 것입니다.
- 라우팅: 상위-k 전문가 라우팅(상위-2 또는 상위-K)은 각 토큰을 소수의 전문가에게 전송하여 컴퓨팅 부하가 희소하고 예측 가능하도록 합니다.
- 주의 및 위치 인코딩: 하이브리드 주의 패턴(예: 고밀도 및 효율적 주의 커널의 혼합)과 최신 회전 또는 RoPE 스타일 위치 인코딩은 커뮤니티 모델 문서와 Hugging Face 모델 카드에 언급되어 있습니다. 이러한 선택은 다중 파일 코딩 및 에이전트 메모리에 중요한 장문 맥락 동작을 향상시킵니다.
희소 MoE가 에이전트 워크플로에 도움이 되는 이유
에이전트 워크플로는 일반적으로 추론, 코드 생성, 도구 오케스트레이션, 그리고 상태 기반 계획의 조합을 필요로 합니다. MoE를 사용하면 미니맥스 M2 각 토큰에 필요한 전문가만 활성화하는 동시에 여러 전문화된 전문가 하위 모듈(예: 코드 전문가, 도구 형식화 전문가, 사실 검색 전문가)을 활용할 수 있습니다. 이러한 전문화는 복합 작업에 대한 처리량과 정확성을 모두 향상하는 동시에 균일하게 큰 밀집 모델에 비해 추론 비용을 낮춥니다.
훈련 및 미세 조정 노트(MiniMax에서 게시한 내용)
MiniMax는 M2의 명령어와 도구 유창성을 위해 코드, 명령어 튜닝, 웹 텍스트, 에이전트 루프 데이터 세트를 혼합하여 인용합니다.
에이전트와 코드에 대해 MoE를 선택하는 이유는 무엇입니까?
MoE를 사용하면 각 토큰의 추론 FLOP를 선형적으로 증가시키지 않고도 모델 용량을 확장할 수 있습니다(더 나은 추론 및 다중 모드 기능 제공). 에이전트와 코딩 어시스턴트(자주 짧고 상호작용적인 쿼리를 많이 수행하고 외부 도구를 호출하는)의 경우, MoE의 선택적 활성화 기능은 매우 큰 모델의 용량 이점을 유지하면서 지연 시간과 클라우드 비용을 합리적으로 유지합니다.
벤치마크 성능
제3자 생성 AI 모델 벤치마크 및 연구 기관인 Artificial Analysis의 독립적인 평가에 따르면, M2는 현재 추론, 코딩 및 작업 실행 성능을 포괄적으로 측정하는 "인텔리전스 지수"에서 전 세계 모든 오픈소스 가중치 시스템 중 1위를 차지하고 있습니다.
MiniMax의 모델 카드는 비교 결과를 보여줍니다. 코딩 / 에이전트 벤치마크 스위트(SWE-bench, Terminal-Bench, BrowseComp, GAIA, τ²-Bench 등)를 살펴보겠습니다. 발표된 표에서 M2는 코딩 및 다단계 도구 작업에서 높은 점수를 보였으며, MiniMax는 다른 공개 모델 대비 경쟁 정보/에이전트 복합 점수에서 높은 점수를 기록했습니다.
이러한 점수는 MiniMax-M2를 GPT-5(생각) 및 Claude Sonnet 4.5와 같은 최고 독점 시스템 수준 또는 그에 가까운 수준으로 올려놓았으며, 이를 통해 MiniMax-M2는 실제 에이전트 및 도구 호출 작업에서 지금까지 가장 성능이 뛰어난 개방형 모델이 되었습니다.
MiniMax-M2는 여러 부문에서 최고 또는 최고에 가까운 성능을 달성했습니다.
- SWE-bench 검증됨: 69.4 — GPT-5의 74.9에 근접
- ArtifactsBench: 66.8 — Claude Sonnet 4.5 및 DeepSeek-V3.2보다 높음
- τ²-Bench: 77.2 — GPT-5의 80.1에 근접
- GAIA(텍스트만): 75.7 — DeepSeek-V3.2를 능가
- BrowseComp: 44.0 — 다른 개방형 모델보다 현저히 강력함
- FinSearchComp-global: 65.5 — 테스트된 개방형 가중치 시스템 중 최고
비용 및 가격
MiniMax는 매우 경쟁력 있는 API 가격을 공개적으로 나열합니다. 1,000,000개의 입력 토큰당 0.30달러 및 1,000,000개의 출력 토큰당 1.20달러. 회사는 또한 호스팅된 엔드포인트에 대한 추론 처리량(TPS) 수치를 보고합니다. ~100 토큰/초 (그리고 개선 중이라고 밝혔습니다). CometAPI는 MiniMax M2 API에 접속할 경우 공식 가격을 20% 할인합니다.
빠른 해석
- 입력 토큰은 많은 상업 모델에 비해 토큰당 가격이 매우 저렴합니다. 출력 토큰은 더 비싸지만 많은 폐쇄형 대안과 비교하면 여전히 저렴합니다.
- 처리량(토큰/초)과 지연 시간은 배포 방식(호스팅 vs. 자체 호스팅, GPU 유형, 배칭, 양자화)에 따라 크게 달라집니다. 게시된 TPS는 호스팅 API 계획의 기준으로만 사용하세요.
MiniMax M2의 가장 적합한 사용 사례는 무엇입니까?
1) 엔드투엔드 개발자 지원(코드 작성 → 실행 → 수정 → 검증)
MiniMax M2는 다중 파일 편집, 컴파일/실행/수정 루프, 그리고 CI/IDE 자동화를 위해 특별히 설계되었습니다. 이러한 자동화는 모델이 대규모 코드베이스나 긴 터미널 스크립트를 기억하고 도구 호출(빌드, 테스트, 린트, git)을 조율해야 하는 경우에 적합합니다. 벤치마크와 초기 커뮤니티 테스트 결과, 코딩/에이전트 제품군 중 높은 평가를 받고 있습니다.
일반적인 흐름: 저장소 가져오기 → 샌드박스 내부에서 테스트 실행 → 실패 구문 분석 → 패치 생성 → 테스트 다시 실행 → 녹색이면 PR 열기.
2) 다단계 에이전트 및 RPA(도구 + 메모리)
계획, 도구 호출 및 복구가 필요한 에이전트 애플리케이션(웹 브라우징, 터미널, 데이터베이스, 사용자 정의 API)은 긴 컨텍스트와 구조화된 함수/도구 호출의 이점을 누릴 수 있습니다. M2의 긴 컨텍스트 기능을 사용하면 외부에서 적극적으로 검색하지 않고도 계획, 로그 및 상태를 메모리에 보관할 수 있습니다.
3) 장문 문서 추론 및 고객 지원(플레이북, 매뉴얼)
M2는 매우 큰 컨텍스트를 지원하므로, 무거운 청킹 없이 전체 제품 매뉴얼, 플레이북 또는 긴 사용자 대화 기록을 제공할 수 있습니다. 컨텍스트가 풍부한 지원 자동화, 정책 추론 및 규정 준수 검사에 이상적입니다.
4) 연구 및 실험(개방형 가중치, 허용적 사용)
Hugging Face에서 가중치를 공개하면 로컬 또는 프라이빗 클러스터에서 실험(맞춤형 미세 조정, MoE 연구, 새로운 라우팅 전략 또는 안전 메커니즘)을 실행할 수 있습니다. 이러한 점 덕분에 M2는 완전한 제어를 원하는 연구실과 팀에게 매력적인 선택입니다.
엔지니어와 제품 팀을 위한 실용적인 권장 사항
빠른 실험을 원하신다면: MiniMax 클라우드 API(Anthropic/OpenAI 호환)를 사용하세요. 로컬 인프라 마찰을 제거하고 도구 호출 및 롱 컨텍스트 기능에 즉시 액세스할 수 있습니다.
통제와 비용 최적화가 필요한 경우: Hugging Face에서 가중치를 다운로드하고 vLLM 또는 SGLang으로 제공하세요. MoE 샤딩 및 신중한 추론 튜닝을 위한 엔지니어링에 투자해야 합니다. 실제 워크로드(멀티 턴 에이전트 및 다중 파일 코드 작업)를 기반으로 메모리, 비용 및 지연 시간을 테스트하세요.
테스트 및 안전: 레드팀 테스트, 안전 필터, 도구 검증을 직접 실행하세요. 가중치를 공개하면 연구 속도가 빨라지지만, 악의적인 행위자가 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 필요한 경우 탐지기와 HIL(Human-In-The-Loop) 검증 시스템을 구축하세요.
결론
MiniMax M2는 오픈소스 LLM 생태계에서 주목할 만한 순간을 보여줍니다. 코딩과 도구 사용을 우선시하는 동시에 분산형 MoE 라우팅을 통해 추론 비용을 실현 가능한 수준으로 유지하는 것을 목표로 하는 대규모 에이전트 중심의 허용 라이선스 모델입니다. 개발자 도구, 자율 에이전트 또는 미세 조정을 위한 가중치 접근이 필요한 연구팀을 위해 M2는 매력적이고 즉시 사용 가능한 옵션을 제공합니다. 단, 팀이 MoE 배포의 복잡성을 관리할 준비가 되어 있어야 합니다.
MiniMax M2 API에 액세스하는 방법
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 미니맥스 M2 API CometAPI를 통해 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
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