API Minimax M2

MiniMax M2 merupakan sumber terbuka, ejen asli model bahasa besar (LLM) yang dikeluarkan oleh MiniMax pada Oktober 27, 2025. Ia direka secara eksplisit untuk pengekodan and aliran kerja agen (panggilan alat, automasi berbilang langkah), memberi keutamaan kependaman rendah and kos efektif berkhidmat sambil menyampaikan penaakulan yang kukuh dan keupayaan penggunaan alatan.

Ciri-ciri utama

Sorotan - pengkhususan pengekodan, aliran kerja agen, jejak parameter aktif rendah, sokongan konteks yang panjang, API serasi OpenAI. Kedudukan MiniMax Minimax M2 sebagai model KPM yang pantas dan mesra penggunaan bertujuan untuk ejen berbilang langkah, penjanaan & pembaikan kod, aliran kerja terminal/IDE dan panggilan alat.

Peluru ketara (cepat):

• Senibina: Campuran Pakar (KPM) dengan jumlah kiraan parameter yang sangat besar dan kecil diaktifkan set parameter setiap hantaran hadapan.
• Jejak pengaktifan: ~10 bilion parameter aktif (setiap token).
• Jumlah parameter (dilaporkan): dilaporkan antara ~200B – 230B bergantung pada sumber/metrik (lihat Maklumat teknikal).
• Tetingkap konteks: konteks panjang skala perusahaan; Token 204,800 konteks maks.
• Modaliti utama: teks (panggilan alat / panggilan fungsi disokong).
• Ejen asli: direka untuk panggilan alat berbilang langkah (shell, penyemak imbas, penterjemah python, alat MCP).
• Fokus pengekodan: dioptimumkan untuk suntingan berbilang fail, gelung run-fix dan tugasan CI/IDE.

Butiran teknikal (seni bina & spesifikasi)

Seni bina — Campuran Pakar (KPM): Minimax M2 API menggunakan strategi KPM supaya model boleh mempunyai a jumlah bilangan parameter yang sangat besar sambil hanya mengaktifkan pecahan setiap langkah inferens. Hasil ini bertambah baik kecekapan pengiraan, daya pengeluaran, dan kos setiap token untuk ejen interaktif dan gelung pengekodan.

Ketepatan & pengkuantitian — fail model dan tindanan pembekal menyenaraikan format FP32/BF16 dan FP8 serta berbilang binaan terkuantiti (safetensors, FP8/E4M3, dsb.), yang membolehkan penggunaan tempatan dan pertukaran kecekapan.

Konteks & I/O — penerbitan pembekal yang digunakan tanda 204,800 sokongan konteks dan tetapan output maksimum yang besar. M2 ialah teks sahaja buat masa ini (banyak keluaran wajaran terbuka dari China telah menekankan keupayaan teks/ejen manakala multimodal kekal sebagai domain keluaran lain).

Cadangan masa jalan / arahan khas — Minimax M2 API menggunakan an “pemikiran bersilang” format output yang membungkus penaakulan dalaman model <think>...</think> blok. Permintaan MiniMax memastikan kandungan pemikiran itu utuh dan menyampaikannya kembali dalam konteks sejarah untuk mengekalkan prestasi bagi aliran kerja ejen berbilang pusingan.

Prestasi penanda aras

Perisikan komposit & tanda aras ejen — penanda aras bebas oleh Analisis Buatan melaporkan bahawa MiniMax-M2 mencapai Indeks Kecerdasan terbaik dalam kelasnya di kalangan model berat terbuka, dan berpangkat antara model sumber terbuka teratas pada metrik kecerdasan komposit, terutamanya dalam penggunaan alat, mengikut arahan, dan tugas agen. Analisis Buatan menyerlahkan model kecekapan (sangat sedikit parameter aktif) sebagai pemacu utama kedudukannya.

Minimax M2  menunjukkan keputusan kukuh pada pengekodan & suite agen (Terminal-Bench, SWE-Bench, BrowseComp, LiveCodeBench jenis tugasan), di mana seni bina dan belanjawan pengaktifannya memihak kepada perancangan → bertindak → mengesahkan gelung (kitaran kompilasi/lari/ujian, suntingan berbilang fail dan rantai alat).

Perbandingan: MiniMax M2 vs model kontemporari lain

Menentang rakan sebaya berwajaran terbuka (DeepSeek, Qwen3, Kimi, dll.) — Minimax M2  dibentangkan sebagai terutamanya cekap pada belanjawan parameter aktif (≈10B) memberikan nisbah kecerdasan-per-aktif-parameter yang kukuh; model terbuka lain mungkin mempunyai kiraan parameter aktif yang lebih tinggi tetapi jumlah parameter yang serupa atau lebih tinggi.

Terhadap model sempadan komersial (OpenAI / Anthropic / Google / xAI) — tempat pelaporan M2 di bawah model komersial yang paling popular pada beberapa metrik generalis tetapi berdaya saing atau ke hadapan pada banyak penanda aras agenik dan pengekodan untuk titik harganya.

Tukar ganti kos & kelajuan — Kos setiap tokennya hanya 8% daripada Anthropic Claude Sonnet dan kelajuannya kira-kira dua kali lebih pantas.

Had & risiko

Had - verbosity (penggunaan token tinggi), modaliti teks sahaja, kelemahan tugas khusus, dan risiko LLM biasa (halusinasi, terlalu yakin, bias set data). Analisis Buatan dan MiniMax kedua-duanya menunjukkan bahawa M2 mungkin berprestasi rendah beberapa model generalis besar pada tugas terbuka tertentu walaupun semasa ia cemerlang dalam aliran kerja agen dan pengekodan. Kerana ia berasaskan KPM, pertimbangan penempatan (penghalaan pakar, kuantisasi dan rangka kerja inferens) penting.

Kaveat operasi - Minimax M2 's pemikiran berselang format memerlukan pengekalan khas <think>...</think> token merentasi sejarah untuk prestasi terbaik; mengalih keluar kandungan itu boleh merendahkan tingkah laku ejen. Juga, kerana Minimax M2  adalah verbose, kos setiap tugas adalah fungsi kedua-duanya harga per-token and jumlah token yang dijana.

Kes penggunaan utama

• Orkestrasi ejen & aliran kerja yang panjang — rantai alat berbilang langkah, semak imbas → dapatkan → laksanakan kitaran, pemulihan ralat, dan kebolehkesanan bukti dalam larian ejen.
• Pembantu produktiviti & pengekodan pemaju — gelung compile-run-test, suntingan berbilang fail, pembaikan yang disahkan ujian, dan integrasi IDE (Contoh Claude Code, Cursor, Codex, Grok CLI wujud).
• Armada ejen / bot pengeluaran tinggi — di mana kos setiap inferens and serentak Perkara ini, jejak parameter diaktifkan rendah M2 boleh mengurangkan kos infrastruktur.

Bagaimana hendak memanggil Minimax M2  API daripada CometAPI

minimax-m2 Harga API dalam CometAPI，diskaun 20% daripada harga rasmi:

• Token Input: token $0.24 M
• Token Output: $0.96/M token

Langkah yang Diperlukan

• Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar dahulu.
• Masuk ke dalam anda Konsol CometAPI.
• Dapatkan kunci API kelayakan akses antara muka. Klik "Tambah Token" pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan serahkan.

Gunakan Kaedah

1. Pilih titik akhir "minimax-m2" untuk menghantar permintaan API dan menetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API tapak web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda.
2. Gantikan dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda.
3. Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan kandungan—inilah yang akan dijawab oleh model.
4. . Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

CometAPI menyediakan REST API yang serasi sepenuhnya—untuk penghijrahan yang lancar. Butiran penting kepada Dokumen API:

• URL asas: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nama Model: "minimax-m2"
• Pengesahan: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
• Jenis kandungan: application/json .

Penyepaduan & Contoh API

Di bawah adalah a Python coretan yang menunjukkan cara menggunakan GLM‑4.6 melalui API CometAPI. Gantikan <API_KEY> and <PROMPT> dengan sewajarnya:

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())

Lihat juga Claude Haiku 4.5 API