MiniMax, chiński startup zajmujący się sztuczną inteligencją, publicznie opublikował ciężarki i narzędzia do MiniMax M2, jej najnowszy model dużego języka, zaprojektowany specjalnie do kodowania przepływów pracy i korzystania z narzędzi agentowych. Firma twierdzi, że M2 to wydajna konstrukcja łącząca ekspertów (MoE), która zapewnia najwyższą wydajność kodowania i agentów przy ułamku kosztów porównywalnych modeli zastrzeżonych. Wyjaśnię, dlaczego MiniMax M2 jest królem pod względem opłacalności, biorąc pod uwagę funkcje, wydajność w testach porównawczych, architekturę i cenę.
Czym jest MiniMax M2?
MiniMax M2 to najnowszy, otwarty model języka programowania firmy MiniMax, przeznaczony głównie do kodowanie, wieloetapowe przepływy pracy agentów i wywoływanie narzędziModel wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts: ma bardzo dużą całkowity ślad parametrów, ale tylko niewielka liczba parametrów jest aktywowany na token podczas wnioskowania — konstrukcja, która redukuje koszt wnioskowania i opóźnienia, jednocześnie zachowując silne możliwości wnioskowania i kodowania.
Najważniejsze liczby (w momencie publikacji)
- Całkowity budżet parametrów: ~230 miliardów (w sumie).
- Aktywowane/efektywne parametry na token: ~10 miliardów (aktywowanych).
- Okno kontekstowe (zgłoszone): aż do ~192 000 tokenów
- Licencja: MIT (wagi open source).
- Roszczenia dotyczące kosztów i szybkości: Koszt jednego żetonu wynosi zaledwie 8% kosztu Anthropic Claude Sonnet, a jego prędkość jest około dwa razy większa.
Jakie są najważniejsze cechy modelu MiniMax M2?
Zachowanie agentowe / zorientowane na narzędzia
MiniMax M2 Dostarczany jest z jawnym wsparciem dla wywołań narzędzi, ustrukturyzowanych monitów oraz przeplatanych wzorców rozumowania → działania → weryfikacji, co ułatwia tworzenie autonomicznych agentów wywołujących zewnętrzne API, uruchamiających kod lub obsługujących terminale. Kilka receptur integracyjnych jest przeznaczonych dla środowisk wykonawczych agentów i stosów vLLM/accelerate.
Zoptymalizowany pod kątem kodowania i zadań wieloplikowych
Benchmarki raportowane w Hugging Face i analizy zewnętrzne wykazują wysoką wydajność w zestawach testów zorientowanych na programistów (testy jednostkowe, symulacja terminali, synteza wieloplikowa), gdzie M2 wypada wysoko w porównaniu z innymi modelami otwartymi i zamkniętymi. Jest to zgodne z deklarowanym przez MiniMax naciskiem na narzędzia dla programistów i asystentów kodowania.
Efektywność rzadkiej mieszanki ekspertów (MoE)
Zamiast pojedynczego, gęstego zestawu parametrów, MiniMax M2 używa a rzadka mieszanka ekspertów Strategia routingu, dzięki której aktywowany jest tylko podzbiór pełnego banku parametrów dla każdego tokena. Daje to dużą łączną liczbę parametrów, ale znacznie mniejszą aktywowany ślad parametrów podczas wnioskowania — poprawa efektywności pod względem kosztów i opóźnień w przypadku wielu obciążeń.
Jak działa wewnętrznie MiniMax M2?
Architektura wysokiego poziomu
Zgodnie z ujawnieniami technicznymi i niezależnym raportowaniem firmy MiniMax, MiniMax M2 jest wdrażany jako rzadki transformator MoE z następującymi, szeroko komentowanymi decyzjami projektowymi:
- Bardzo duży całkowity liczba parametrów (według doniesień prasowych rzędu setek miliardów), tylko podzbiór ekspertów aktywowany na każdy token (wczesne raporty prasowe wspominają o przykładach takich jak 230B łącznie, z ~10B aktywnymi na inferencję). To klasyczny kompromis MoE: skalowalność bez kosztów liniowego wnioskowania.
- Trasowanie: trasowanie ekspertów typu top-k (Top-2 lub Top-K), które wysyła każdy token do niewielkiej liczby ekspertów, dzięki czemu obciążenie obliczeniowe jest rzadkie i przewidywalne.
- Kodowanie uwagi i pozycji: hybrydowe wzorce uwagi (np. mieszanki gęstych i wydajnych jąder uwagi) oraz nowoczesne kodowanie pozycyjne w stylu rotacyjnym lub RoPE są wspomniane w dokumentacji modelu społecznościowego i karcie modelu Hugging Face. Te rozwiązania poprawiają zachowanie w długim kontekście, co jest ważne dla kodowania wieloplikowego i pamięci agenta.
Dlaczego rozproszone MoE wspomaga przepływy pracy agentów
Przepływy pracy agentowe zazwyczaj wymagają połączenia wnioskowania, generowania kodu, orkiestracji narzędzi i planowania z uwzględnieniem stanu. Dzięki MoE, MiniMax M2 może pozwolić sobie na wiele wyspecjalizowanych podmodułów eksperckich (np. ekspertów lepiej znających się na kodzie, ekspertów dostrojonych do formatowania narzędzi, ekspertów do wyszukiwania faktów), jednocześnie aktywując tylko ekspertów potrzebnych dla każdego tokena. Ta specjalizacja poprawia zarówno przepustowość, jak i poprawność zadań złożonych, jednocześnie obniżając koszt wnioskowania w porównaniu z jednorodnie dużym, gęstym modelem.
Notatki szkoleniowe i dotyczące dostrajania (co opublikował MiniMax)
MiniMax podaje mieszankę kodów, dostrajania instrukcji, tekstu internetowego i zbiorów danych pętli agenta, aby określić biegłość w posługiwaniu się instrukcjami i narzędziami M2.
Dlaczego MoE dla agentów i kodu?
MoE pozwala na zwiększenie pojemności modelu (dla lepszego wnioskowania i możliwości multimodalnych) bez liniowego zwiększania liczby operacji wnioskowania (FLOP) dla każdego tokena. W przypadku agentów i asystentów kodowania — którzy często wykonują wiele krótkich, interaktywnych zapytań i korzystają z narzędzi zewnętrznych — selektywna aktywacja MoE utrzymuje opóźnienia i rachunki za chmurę na rozsądnym poziomie, zachowując jednocześnie korzyści w zakresie pojemności wynikające z bardzo dużego modelu.
Wydajność wzorcowa
Według niezależnych ocen Artificial Analysis, zewnętrznej organizacji zajmującej się testowaniem i badaniami nad modelami sztucznej inteligencji, M2 zajmuje obecnie pierwsze miejsce wśród wszystkich ważonych systemów open source na świecie w „Indeksie inteligencji”, kompleksowym wskaźniku wydajności rozumowania, kodowania i wykonywania zadań.
Karta modelu MiniMax przedstawia wyniki porównawcze kodowanie / agentowe pakiety benchmarków (SWE-bench, Terminal-Bench, BrowseComp, GAIA, τ²-Bench itp.). W opublikowanych tabelach M2 prezentuje wysokie wyniki w zakresie kodowania i zadań narzędziowych wykonywanych w wielu krokach, a MiniMax podkreśla wyniki analizy konkurencyjnej/agentyczności w porównaniu z innymi otwartymi modelami.
Wyniki te plasują go na poziomie najlepszych zastrzeżonych systemów, takich jak GPT-5 (myślenie) i Claude Sonnet 4.5, lub zbliżonym, co sprawia, że MiniMax-M2 jest jak dotąd najwydajniejszym otwartym modelem w zakresie zadań związanych z wywoływaniem agentów i narzędzi w warunkach rzeczywistych.
MiniMax-M2 osiąga najlepsze lub prawie najlepsze wyniki w wielu kategoriach:
- Zweryfikowano w SWE-bench: 69.4 — blisko 74.9 w GPT-5
- ArtifactsBench: 66.8 — powyżej Claude Sonnet 4.5 i DeepSeek-V3.2
- τ²-Bench: 77.2 — zbliża się do 80.1 GPT-5
- GAIA (tylko tekst): 75.7 — przewyższa DeepSeek-V3.2
- BrowseComp: 44.0 — zauważalnie lepszy niż inne otwarte modele
- FinSearchComp-global: 65.5 — najlepszy wśród testowanych systemów o otwartej wadze
Koszt i cena
MiniMax publicznie podaje bardzo konkurencyjną cenę API 0.30 USD za 1 000 000 tokenów wejściowych oraz 1.20 USD za 1 000 000 tokenów wyjściowychFirma podaje również dane dotyczące przepustowości wnioskowania (TPS) w swoim hostowanym punkcie końcowym ~100 tokenów/sek. (i twierdzi, że go ulepszają). CometAPI oferuje 20% zniżki na oficjalną cenę za dostęp do API MiniMax M2.
Szybka interpretacja
- Tokeny wejściowe są niezwykle tanie w przeliczeniu na jeden token w porównaniu z wieloma modelami komercyjnymi; tokeny wyjściowe są droższe, ale nadal tanie w porównaniu z wieloma zamkniętymi alternatywami.
- Przepustowość (tokeny/s) i opóźnienie będą w dużym stopniu zależeć od wyboru wdrożenia (hostowane czy hostowane samodzielnie, typ GPU, przetwarzanie wsadowe, kwantyzacja). Opublikowany TPS należy traktować jako punkt odniesienia wyłącznie do planowania hostowanego interfejsu API.
Jakie są najlepsze przypadki użycia MiniMax M2?
1) Kompleksowi asystenci programistów (tworzenie kodu → uruchamianie → naprawianie → weryfikacja)
MiniMax M2 został stworzony specjalnie do edycji wielu plików, pętli kompilacji/uruchomienia/naprawy oraz automatyzacji CI/IDE – gdzie model musi zapamiętywać duże bazy kodu lub długie transkrypty terminala i koordynować wywołania narzędzi (kompilacja, testowanie, lint, git). Testy porównawcze i wczesne testy społecznościowe stawiają go wysoko wśród pakietów programistycznych/agentów.
Typowy przepływ: pobierz repozytorium → uruchom testy w piaskownicy → przeanalizuj błędy → wygeneruj poprawkę → uruchom testy ponownie → otwórz PR, jeśli jest zielony.
2) Agenci wieloetapowi i RPA (narzędzia + pamięć)
Aplikacje agentowe wymagające planowania, wywoływania narzędzi i odzyskiwania (przeglądanie stron internetowych, terminal, baza danych, niestandardowe interfejsy API) korzystają z długiego kontekstu i ustrukturyzowanego wywoływania funkcji/narzędzi. Obsługa długiego kontekstu w M2 pozwala na przechowywanie planów, logów i stanu w pamięci bez agresywnego pobierania danych z zewnątrz.
3) Uzasadnienie w postaci długiej dokumentacji i wsparcie klienta (podręczniki, instrukcje)
Ponieważ M2 obsługuje bardzo duże konteksty, można tworzyć całe instrukcje obsługi produktów, podręczniki lub długie historie konwersacji użytkowników bez konieczności dzielenia ich na fragmenty — idealne rozwiązanie do automatyzacji pomocy technicznej opartej na bogatym kontekście, uzasadniania zasad i kontroli zgodności.
4) Badania i eksperymenty (otwarte wagi, dozwolone użycie)
Dzięki otwartym wagom w Hugging Face możesz przeprowadzać eksperymenty (niestandardowe dostrajanie, badania MoE, nowe strategie routingu lub mechanizmy bezpieczeństwa) lokalnie lub na klastrach prywatnych. To sprawia, że M2 jest atrakcyjne dla laboratoriów i zespołów, którym zależy na pełnej kontroli.
Praktyczne zalecenia dla inżynierów i zespołów produktowych
Jeśli chcesz szybko poeksperymentować: Skorzystaj z API chmury MiniMax (kompatybilnego z Anthropic/OpenAI). Eliminuje ono lokalne problemy z infrastrukturą i zapewnia natychmiastowy dostęp do wywoływania narzędzi i funkcji długiego kontekstu.
Jeśli potrzebujesz kontroli i optymalizacji kosztów: Pobierz wagi z Hugging Face i serwuj je za pomocą vLLM lub SGLang. Spodziewaj się inwestycji w inżynierię shardingu MoE i starannego dostrajania wnioskowania. Przetestuj pamięć, koszt i opóźnienie w odniesieniu do rzeczywistego obciążenia (agentów wieloobrotowych i zadań z wieloma plikami kodu).
Testowanie i bezpieczeństwo: Przeprowadzaj własne testy red-teamowe, filtry bezpieczeństwa i walidację narzędzi. Otwarte wagi przyspieszają badania, ale jednocześnie umożliwiają przestępcom szybką iterację; w razie potrzeby twórz detektory i kontrole z udziałem człowieka.
Podsumowanie
MiniMax M2 reprezentuje przełomowy moment w ekosystemie open source LLM: rozbudowany, skoncentrowany na agentach, objęty liberalną licencją model, który priorytetowo traktuje kodowanie i korzystanie z narzędzi, jednocześnie dążąc do utrzymania kosztów wnioskowania na rozsądnym poziomie dzięki rozproszonemu routingowi MoE. Dla organizacji tworzących narzędzia programistyczne, autonomicznych agentów lub zespołów badawczych potrzebujących dostępu do wag w celu precyzyjnego dostrajania, M2 oferuje atrakcyjną, natychmiastowo użyteczną opcję — pod warunkiem, że zespół jest przygotowany na radzenie sobie ze złożonością wdrożenia MoE.
Jak uzyskać dostęp do interfejsu API MiniMax M2
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Minimax M2 API poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!