MiniMax M2 jest oprogramowanie typu open source, natywne dla agenta duży model językowy (LLM) wydany przez MiniMax October 27, 2025. Jest on specjalnie zaprojektowany do kodowanie oraz przepływy pracy agentów (wywoływanie narzędzi, automatyzacja wieloetapowa), ustalanie priorytetów małe opóźnienie oraz opłacalne służąc jednocześnie wykazując się silnym rozumowaniem i umiejętnością korzystania z narzędzi.
Główne cechy
Przegląd najważniejszych wydarzeń - specjalizacja kodowania, przepływy pracy agentów, niski ślad aktywnych parametrów, obsługa długiego kontekstu, API zgodne z OpenAI. Pozycje MiniMax Minimax M2 jak szybki, łatwy we wdrożeniu model MoE przeznaczony do wieloetapowych agentów, generowania i naprawy kodu, przepływów pracy terminalowych/IDE i wywoływania narzędzi.
Najważniejsze punkty (szybko):
- architektura: Mieszanka ekspertów (MoE) z bardzo dużą całkowitą liczbą parametrów i małą aktywowany zestaw parametrów na jedno przejście do przodu.
- Ślad aktywacji: ~10 miliardów aktywnych parametrów (za żeton).
- Łączna liczba parametrów (zgłoszonych): zgłoszone pomiędzy ~200B – 230B w zależności od źródła/metryki (patrz Szczegóły techniczne).
- Okno kontekstowe: długi kontekst na skalę przedsiębiorstwa; Tokeny 204,800 maksymalny kontekst.
- Podstawowa modalność: tekst (obsługiwane wywoływanie narzędzi/funkcji).
- Agent-natywny:przeznaczony do wielokrokowego wywoływania narzędzi (powłoka, przeglądarka, interpreter języka Python, narzędzia MCP).
- Skupienie na kodowaniu:zoptymalizowany pod kątem edycji wielu plików, pętli naprawczych i zadań CI/IDE.
Szczegóły techniczne (architektura i specyfikacje)
Architektura — Mieszanina Ekspertów (MoE): Minimax M2 API wykorzystuje strategię MoE, dzięki której model może mieć bardzo duża całkowita liczba parametrów aktywując tylko ułamek na krok wnioskowania. Daje to lepsze wydajność obliczeniowa, wydajność, koszt za token dla agenta interaktywnego i pętli kodowania.
Precyzja i kwantyzacja — Pliki modeli i stosy dostawców zawierają listę formatów FP32/BF16 i FP8 oraz wiele skwantyzowanych kompilacji (safetensorów, FP8/E4M3 itp.), co umożliwia lokalne wdrażanie i kompromisy w zakresie wydajności.
Kontekst i wejście/wyjście — wdrożeni dostawcy publikują 204,800 tokena obsługa kontekstu i duże ustawienia maksymalnego wyjścia. M2 to tylko tekst na razie (wiele wydań o otwartej wadze w Chinach kładzie nacisk na możliwości tekstowe/agentowe, podczas gdy multimodalność pozostaje domeną innych wydań).
Zalecenia dotyczące środowiska wykonawczego / instrukcje specjalne — Minimax M2 API używa „przeplatane myślenie” format wyjściowy, który obejmuje wewnętrzne rozumowanie modelu <think>...</think> bloki. Prośba MiniMax o zachowanie integralności tej treści myślowej i przekazanie jej z powrotem w kontekście historycznym w celu zachowania wydajności w przypadku wieloetapowych przepływów pracy agentów.
Wydajność wzorcowa
Kompozytowa inteligencja i testy porównawcze agentów — niezależne testy porównawcze przeprowadzone przez Artificial Analysis donoszą, że MiniMax-M2 osiąga najlepszy w swojej klasie wskaźnik inteligencji wśród modeli o otwartej wadzei plasuje się wśród najlepsze modele open-source na temat złożonych wskaźników inteligencji, zwłaszcza w korzystanie z narzędzi, przestrzeganie instrukcji i zadania agenta. Analiza sztuczna podkreśla model efektywność (bardzo mało aktywnych parametrów) jako kluczowy czynnik wpływający na jego pozycję.
Minimax M2 przedstawia dobre wyniki w zakresie kodowania i pakietów agentowych (zadania typu Terminal-Bench, SWE-Bench, BrowseComp, LiveCodeBench), gdzie architektura i budżet na aktywację sprzyjają pętlom planowania → działania → weryfikacji (cykle kompilacji/uruchomienia/testowania, edycja wielu plików i łańcuchy narzędzi).
Porównanie: MiniMax M2 i inne współczesne modele
W porównaniu z rywalami z otwartych wag (DeepSeek, Qwen3, Kimi itp.) — Minimax M2 jest przedstawiony jako szczególnie wydajny w budżecie aktywnych parametrów (≈10B), co zapewnia wysoki stosunek inteligencji do aktywnego parametru; inne otwarte modele mogą mieć większą liczbę aktywnych parametrów, ale podobną lub wyższą całkowitą liczbę parametrów.
Przeciwko komercyjnym modelom granicznym (OpenAI / Anthropic / Google / xAI) — miejsca meldunkowe M2 poniżej najlepszych modeli komercyjnych na podstawie niektórych ogólnych wskaźników, ale konkurencyjny lub wyprzedzający w wielu testach porównawczych dotyczących agentów i kodowania w stosunku do swojej ceny.
Kompromisy między kosztami a szybkością — Koszt jednego żetonu wynosi zaledwie 8% kosztu Anthropic Claude Sonnet, a jego prędkość jest około dwa razy większa.
Ograniczenia i ryzyko
Ograniczenia — rozwlekłość (duże użycie tokenów), tryb wyłącznie tekstowy, słabości specyficzne dla danego zadaniaoraz typowe ryzyko LLM (halucynacje, nadmierna pewność siebie, błędy w zbiorach danych). Zarówno Artificial Analysis, jak i MiniMax wskazują, że M2 może nie radzić sobie z niektórymi dużymi modelami generalistycznymi w przypadku niektórych zadań otwartych, nawet jeśli doskonale sprawdza się w przepływach pracy agentowych i kodowania. Ponieważ jest oparty na MoE, rozważania dotyczące wdrożenia (eksperckie ramy trasowania, kwantyzacji i wnioskowania) mają znaczenie.
Zastrzeżenia operacyjne — Minimax M2 'S przeplatane myślenie format wymaga zachowania specjalnych <think>...</think> tokenów w historii, aby zapewnić najlepszą wydajność; usunięcie tej zawartości może pogorszyć zachowanie agenta. Ponadto, ponieważ Minimax M2 jest rozwlekły, koszt zadania jest funkcją obu cena za token oraz całkowita liczba wygenerowanych tokenów.
Podstawowe przypadki użycia
- Orkiestracja agentów i długie przepływy pracy — wielostopniowe łańcuchy narzędziowe, przeglądaj→pobierz→wykonaj cykle, odzyskiwanie błędów, śledzenie dowodów w biegach agentów.
- Asystenci produktywności programistów i kodowania — pętle kompilacji-uruchomienia-testowania, edycje wielu plików, naprawy potwierdzone testami, Integracja z IDE (Istnieją przykłady Claude Code, Cursor, Codex, Grok CLI).
- Floty agentów o wysokiej przepustowości / boty produkcyjne — gdzie koszt wnioskowania oraz współbieżność Co więcej, niski wskaźnik aktywowanych parametrów M2 może obniżyć koszty infrastruktury.
Jak zadzwonić Minimax M2 API z CometAPI
minimax-m2 Ceny API w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:
- Tokeny wejściowe: 0.24 mln tokenów
- Tokeny wyjściowe: 0.96/M tokenów
Wymagane kroki
- Zaloguj się do pl.com. Jeżeli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj.
- Zaloguj się na swoje Konsola CometAPI.
- Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.
Użyj metody
- Wybierz punkt końcowy „minimax-m2”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metodę żądania i treść żądania można znaleźć w dokumentacji API naszej strony internetowej. Dla Państwa wygody nasza strona internetowa udostępnia również test Apifox.
- Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
- Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
- . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Kluczowe szczegóły Dokumentacja API:
- Adres URL bazowy: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Nazwy modeli: "
minimax-m2" - Poświadczenie:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYnagłówek - Typ zawartości:
application/json.
Integracja API i przykłady
Poniżej znajduje Python Fragment kodu demonstrujący, jak wywołać GLM‑4.6 za pomocą API CometAPI. Zastąp <API_KEY> oraz <PROMPT> odpowiednio:
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())
Zobacz też Claude Haiku 4.5 API