Minimax M2 API

MiniMax M2 is een open-source, agent-native groot taalmodel (LLM) uitgebracht door MiniMax op October 27, 2025Het is expliciet ontworpen voor codering en agentische workflows (tool calling, multi-step automation), prioriteren lage latency en kostenefficient dienstbaar zijn en tegelijkertijd over sterke redeneer- en gereedschapsgebruikvaardigheden beschikken.

Belangrijkste kenmerken

Hoogtepunten — specialisatie in coderen, agentische workflows, lage actieve-parameter footprint, lange contextondersteuning, OpenAI-compatibele API. MiniMax-posities Minimax M2 een snel, inzetvriendelijk MoE-model bedoeld voor multi-step agents, codegeneratie en -reparatie, terminal-/IDE-workflows en toolaanroepen.

Opvallende punten (snel):

• architectuur: Mix van experts (MoE) met een zeer groot totaal aantal parameters en een kleine geactiveerd parameterset per voorwaartse doorgang.
• Activeringsvoetafdruk: ~10 miljard actieve parameters (per token).
• Totale parameters (gerapporteerd): gerapporteerd tussen ~200B – 230B afhankelijk van de bron/metriek (zie Technische details).
• Contextvenster: lange context op ondernemingsniveau; 204,800 tokens maximale context.
• Primaire modaliteit: tekst (tool-aanroepen/functie-aanroepen worden ondersteund).
• Agent-native: ontworpen voor het aanroepen van tools in meerdere stappen (shell, browser, python-interpreter, MCP-tools).
• Focus op coderen: geoptimaliseerd voor bewerkingen van meerdere bestanden, run-fix-lussen en CI/IDE-taken.

Technische details (architectuur en specificaties)

Architectuur — Mix-of-Experts (MoE): Minimax M2 API gebruikt een MoE-strategie, zodat het model een zeer groot totaal aantal parameters terwijl slechts een fractie per inferentiestap wordt geactiveerd. Dit levert verbeterde computerefficiëntie, doorvoeren kosten per token voor interactieve agent- en coderingslussen.

Precisie en kwantificering — modelbestanden en providerstacks bevatten FP32/BF16- en FP8-formaten en meerdere gekwantiseerde builds (safetensors, FP8/E4M3, enz.), waardoor lokale implementatie en efficiëntieafwegingen mogelijk zijn.

Context & I/O — ingezette aanbieders publiceren 204,800-token contextondersteuning en grote maximale uitvoerinstellingen. M2 is alleen tekst voor nu (veel open-weights releases uit China hebben de nadruk gelegd op tekst-/agentmogelijkheden, terwijl multimodaliteit het domein blijft van andere releases).

Runtime-aanbevelingen / speciale instructies — Minimax M2 API maakt gebruik van een “verweven denken” uitvoerformaat dat de interne redenering van het model inpakt <think>...</think> blokken. MiniMax' verzoek is om de denkinhoud intact te houden en deze terug te sturen in historische context om de prestaties voor multi-turn agent workflows te behouden.

Benchmarkprestaties

Samengestelde intelligentie- en agentbenchmarks — onafhankelijke benchmarking door Artificial Analysis meldt dat MiniMax-M2 behaalt de beste intelligentie-index in zijn klasse onder open-gewicht modellen, en behoort tot de top open-sourcemodellen op samengestelde inlichtingenstatistieken, vooral in gereedschapsgebruik, het volgen van instructies en agenttakenKunstmatige analyse benadrukt de eigenschappen van het model efficiëntie (zeer weinig actieve parameters) als een belangrijke factor voor de rangschikking.

Minimax M2  shows sterke resultaten op het gebied van codering en agent-suites (Terminal-Bench, SWE-Bench, BrowseComp, LiveCodeBench-taaktypen), waarbij de architectuur en het activeringsbudget de voorkeur geven aan planning → actie → verificatie-lussen (compilatie-/uitvoerings-/testcycli, bewerkingen van meerdere bestanden en toolketens).

Vergelijking: MiniMax M2 versus andere hedendaagse modellen

Tegen open-gewicht-collega's (DeepSeek, Qwen3, Kimi, etc.) — Minimax M2  wordt gepresenteerd als bijzonder efficiënt op een actief-parameterbudget (≈10B), wat resulteert in een sterke intelligentie-per-actieve-parameter-verhouding; andere open modellen kunnen hogere actieve parameteraantallen hebben, maar vergelijkbare of hogere totale parameters.

Tegen commerciële grensmodellen (OpenAI / Anthropic / Google / xAI) — meldplaatsen M2 onder de allerbeste commerciële modellen op enkele generalistische statistieken, maar concurrerend of voorop op veel agentische en coderingsbenchmarks voor zijn prijs.

Afwegingen tussen kosten en snelheid — De kosten per token bedragen slechts 8% van Anthropic Claude Sonnet en de snelheid is ongeveer twee keer zo hoog.

Beperkingen en risico's

Beperkingen — breedsprakigheid (hoog tokengebruik), alleen-tekst modaliteit, taakspecifieke zwakheden, en de gebruikelijke LLM-risico's (hallucinatie, overmoed, datasetbias). Zowel Artificial Analysis als MiniMax wijzen erop dat M2 mogelijk ondermaats presteert voor sommige grote generalistische modellen op bepaalde open taken, terwijl het juist uitblinkt in agentische en coderingsworkflows. Omdat het op MoE is gebaseerd, implementatieoverwegingen (deskundige routerings-, kwantificerings- en inferentiekaders) zijn van belang.

Operationele kanttekeningen — Minimax M2 's verweven denken formaat vereist het behouden van speciale <think>...</think> tokens over de geschiedenis voor de beste prestaties; het verwijderen van die content kan het gedrag van de agent verslechteren. Ook omdat Minimax M2  is omslachtig, de kosten per taak zijn een functie van beide prijs per token en totaal gegenereerde tokens.

Primaire use cases

• Agentorkestratie en lange workflows — meerstaps gereedschapsketens, bladeren→ophalen→uitvoeren cycli, foutherstelen traceerbaarheid van bewijs in agentenruns.
• Assistenten voor ontwikkelaarsproductiviteit en codering — compile-run-test lussen, bewerkingen van meerdere bestanden, testgevalideerde reparatiesen IDE-integratie (Er bestaan ​​voorbeelden van Claude Code, Cursor, Codex en Grok CLI).
• Agentvloten met hoge doorvoer / productiebots — met de meeste kosten per gevolgtrekking en samenloop materie, kan de lage geactiveerde parametervoetafdruk van M2 de infrastructuurkosten verlagen.

Hoe te bellen Minimax M2  API van CometAPI

minimax-m2 API-prijzen in CometAPI, 20% korting op de officiële prijs:

• Invoertokens: $0.24 miljoen tokens
• Uitvoertokens: $0.96/M tokens

Vereiste stappen

• Inloggen cometapi.comAls u nog geen gebruiker bent, registreer u dan eerst.
• Log in op uw CometAPI-console.
• Haal de API-sleutel voor de toegangsgegevens van de interface op. Klik op 'Token toevoegen' bij de API-token in het persoonlijke centrum, haal de tokensleutel op: sk-xxxxx en verstuur.

Gebruik methode

1. Selecteer het eindpunt "minimax-m2" om de API-aanvraag te versturen en stel de aanvraagbody in. De aanvraagmethode en de aanvraagbody zijn te vinden in de API-documentatie op onze website. Onze website biedt ook een Apifox-test voor uw gemak.
2. Vervangen met uw werkelijke CometAPI-sleutel van uw account.
3. Vul het inhoudsveld in en het model zal hierop reageren.
4. Verwerk het API-antwoord om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.

CometAPI biedt een volledig compatibele REST API voor een naadloze migratie. Belangrijke details voor API-document:

• Basis-URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Modelnamen: "minimax-m2"
• authenticatie: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY hoofd
• Content-Type: application/json .

API-integratie en voorbeelden

Hieronder is een Python Fragment dat demonstreert hoe GLM-4.6 kan worden aangeroepen via de API van CometAPI. Vervangen <API_KEY>  en  <PROMPT> overeenkomstig:

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())

Zie ook Claude Haiku 4.5 API