Home/Models/MiniMax/MiniMax M2.1
M

MiniMax M2.1

Wejście:$0.24/M
Wyjście:$0.96/M
Kontekst:204,800(total input + output per request)
Maks. wyjście:131.1K
MiniMax M2.1: Znacząco ulepszona obsługa wielu języków programowania, stworzona z myślą o złożonych zadaniach w realnym świecie
Nowy
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API

Czym jest MiniMax M2.1

MiniMax M2.1 to kolejne wydanie z rodziny MiniMax M2, opublikowane przez MiniMax dnia 23 grudnia 2025 r.. Jest pozycjonowany jako otwartoźródłowy, produkcyjny model zaprojektowany specjalnie do kodowania, agensowych wieloetapowych przepływów pracy (korzystanie z narzędzi, wieloturowe planowanie) oraz generowania aplikacji full‑stack (web, mobile, backend). Wydanie podkreśla ulepszoną wielojęzyczną obsługę programowania, lepsze możliwości aplikacji mobilnych/natywnych, zwięzłe odpowiedzi oraz lepszą uogólnialność narzędzi/agentów.

Główne funkcje

  • Wydajność MoE: Duża całkowita liczba parametrów, ale tylko niewielki aktywny podzbiór na token (architektura zaprojektowana tak, by wymieniać szczytową pojemność na efektywność inferencji).
  • Optymalizacje ukierunkowane na kod: Silne, wielojęzyczne rozumienie i generowanie kodu w wielu językach (Python, TypeScript, Rust, Go, C++, Java, Swift, natywne języki mobilne).
  • Przepływy pracy agentów i narzędzi: Zaprojektowany do wywołań narzędzi, wieloetapowych planów oraz „przeplatanego myślenia”/łańcuchowego wykonywania złożonych ograniczeń wynikających z instrukcji.
  • Obsługa dużego kontekstu i długich wyników: Ukierunkowany na długokontekstowe przepływy deweloperskie oraz ślad/historię agenta.
  • Niskie opóźnienia / wysoka przepustowość: Praktyczny dla interaktywnych asystentów kodowania i skalowanych pętli agentów dzięki selektywnej aktywacji i optymalizacjom wdrożeniowym.

Zdolności techniczne i specyfikacje

  • Architektura: Projekt Mixture‑of‑Experts (MoE).
  • Parametry: Zgłoszony projekt: ~230 miliardów parametrów łącznie z ~10 miliardami aktywnych parametrów używanych na inferencję (aktywny podzbiór MoE). To ten sam model efektywności aktywnych parametrów, co w rodzinie M2.
  • Charakterystyka inferencji: Zaprojektowany do interaktywnego użycia o niskich opóźnieniach, wysokoprzepustowego wnioskowania wsadowego oraz pętli agensowych z częstymi wywołaniami narzędzi.
  • Strumieniowanie/wywoływanie funkcji: obsługuje strumieniowe generowanie tokenów oraz zaawansowane interfejsy wywołań funkcji/narzędzi do strukturyzowanego I/O.

Wydajność w benchmarkach

MiniMax opublikował porównawcze wyniki benchmarków, a agregatory zewnętrzne zamieściły oceny przy premierze; reprezentatywne opublikowane liczby obejmują:

Multi-SWE Bench / SWE-Bench (zestawy do kodowania/agensowe): dostawcy i agregatory podają 49.4% na Multi-SWE-Bench oraz 72.5% na SWE-Bench Multilingual dla M2.1 (są to zagregowane wyniki dla zadań generowania i rozumowania o kodzie).

M2.1 wykazuje kompleksowe ulepszenia względem M2 w generowaniu przypadków testowych, optymalizacji kodu, przeglądach kodu i wykonywaniu instrukcji, a M2.1 przewyższa M2 i często dorównuje lub przewyższa Claude Sonnet 4.5 w kilku podzadaniach związanych z kodowaniem.

MiniMax M2.1

Reprezentatywne produkcyjne przypadki użycia

  1. Asystent kodu w IDE i refaktoryzacja: Refaktoryzacje obejmujące wiele plików, sugestie przeglądu kodu, automatyczne generowanie testów i łatek w wielu językach.
  2. Agensowy „Cyfrowy pracownik”: Automatyzacja powtarzalnych przepływów biurowych (przeszukiwanie systemów zgłoszeń, podsumowywanie dokumentów, interakcja z aplikacjami webowymi poprzez polecenia tekstowe) z integracją narzędzi i przeplatanym rozumowaniem.
  3. Wielojęzyczne wsparcie inżynieryjne: Zespoły utrzymujące wielojęzyczne bazy kodu (Rust, Go, Java, C++, TypeScript) mogą używać M2.1 do syntezy i konwersji kodu między językami.
  4. Zautomatyzowana ocena kodu i generowanie testów: Generowanie przypadków testowych, uruchamianie analiz kodu oraz proponowanie poprawek lub optymalizacji w ramach narzędzi CI.
  5. Lokalne/on‑prem badania i dostosowanie: Organizacje wymagające kontroli on‑prem mogą stroić lub uruchamiać M2.1 lokalnie, korzystając z opublikowanych wag i zalecanych stosów do wnioskowania.

Jak uzyskać dostęp i korzystać z API MiniMax M2.1

Krok 1: Zarejestruj klucz API

Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojego CometAPI console. Uzyskaj dostępowy klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” w tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do API MiniMax M2.1

Wybierz punkt końcowy “minimax-m2.1”, aby wysłać żądanie do API i ustaw ciało żądania. Metodę żądania i ciało żądania można uzyskać w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona zapewnia także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> faktycznym kluczem CometAPI ze swojego konta. Gdzie to wywołać: interfejsy w stylu Chat.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

Najczęściej zadawane pytania

What is the context window size for MiniMax M2.1?

MiniMax M2.1 supports a 204,800 token context window, enabling handling of large codebases and complex multi-file projects.

Can MiniMax M2.1 build native Android and iOS apps?

Yes, MiniMax M2.1 significantly strengthens native Android (Kotlin) and iOS (Swift/Objective-C) development capabilities, addressing a common weakness in AI coding models.

What programming languages does MiniMax M2.1 support?

MiniMax M2.1 provides systematic enhancement for Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C, TypeScript, JavaScript, and Python, covering the complete chain from low-level system development to application layer development.

What AI coding tools are compatible with MiniMax M2.1?

MiniMax M2.1 works with Claude Code, Cursor, Cline, Kilo Code, Roo Code, BlackBox AI, and Droid (Factory AI), with support for context management via Skill.md, cursorrule, and agent.md files.

What is the difference between M2.1 and M2.1-lightning?

MiniMax M2.1 outputs at approximately 60 tokens per second with maximum capability, while M2.1-lightning delivers approximately 100 tps for faster, more agile responses at similar quality.

Does MiniMax M2.1 support function calling and tool use?

Yes, MiniMax M2.1 features Interleaved Thinking for systematic problem-solving and supports function calling via the Anthropic-compatible API, enabling Shell, Browser, Python interpreter, and MCP tool orchestration.

How does MiniMax M2.1 compare to Claude Sonnet 4.5 for multilingual coding?

MiniMax M2.1 outperforms Claude Sonnet 4.5 on multilingual coding scenarios and closely approaches Claude Opus 4.5 on SWE-bench Verified, while costing only 8% of Claude's price.

Funkcje dla MiniMax M2.1

Poznaj kluczowe funkcje MiniMax M2.1, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla MiniMax M2.1

Poznaj konkurencyjne ceny dla MiniMax M2.1, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak MiniMax M2.1 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Wejście:$0.24/M
Wyjście:$0.96/M
Wejście:$0.3/M
Wyjście:$1.2/M
-20%

Przykładowy kod i API dla MiniMax M2.1

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla MiniMax M2.1, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał MiniMax M2.1 w Twoich projektach.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

# minimax-m2.1: MiniMax M2.1 model via chat/completions
completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

Więcej modeli