API Minimax M2

MiniMax M2 é um código aberto, nativo do agente Modelo de linguagem grande (LLM) lançado pela MiniMax em 27 de outubro de 2025Ele foi projetado especificamente para codificação e fluxos de trabalho de agentes (chamada de ferramentas, automação em várias etapas), priorização baixa latência e relação custo-benefício servindo ao mesmo tempo que oferece forte raciocínio e capacidade de utilização de ferramentas.

Características chave

Destaques - especialização em codificação, fluxos de trabalho de agentes, baixa pegada de parâmetros ativos, suporte de contexto longo, API compatível com OpenAIPosições MiniMax Minimax M2 como um Modelo MoE rápido e fácil de implementar Indicado para agentes com várias etapas, geração e reparo de código, fluxos de trabalho de terminal/IDE e chamada de ferramentas.

Principais pontos (resumidamente):

• Arquitetura: Mistura de Especialistas (MoE) com um número total de parâmetros muito grande e um pequeno ativado Conjunto de parâmetros por passagem direta.
• Pegada de ativação: ~10 bilhões de parâmetros ativos (por ficha).
• Total de parâmetros (relatados): relatado entre ~200B – 230B dependendo da fonte/métrica (ver Detalhes técnicos).
• Janela de contexto: contexto de longo prazo em escala empresarial; Tokens 204,800 contexto máximo.
• Modalidade primária: Texto (chamada de ferramenta/chamada de função suportada).
• Agente nativoProjetado para chamadas de ferramentas em várias etapas (shell, navegador, interpretador Python, ferramentas MCP).
• Foco em programaçãoOtimizado para edições em vários arquivos, loops de execução e correção e tarefas de CI/IDE.

Detalhes técnicos (arquitetura e especificações)

Arquitetura — Mistura de Especialistas (MoE): Minimax M2 A API utiliza uma estratégia MoE para que o modelo possa ter um contagem total de parâmetros muito grande enquanto ativa apenas uma fração por etapa de inferência. Isso resulta em melhorias. eficiência computacional, Taxa de transferência e custo por token para agentes interativos e loops de codificação.

Precisão e quantização — Os arquivos de modelo e as listas de provedores incluem os formatos FP32/BF16 e FP8, além de múltiplas versões quantizadas (safetensors, FP8/E4M3, etc.), permitindo a implantação local e otimizando o desempenho.

Contexto e E/S — provedores implantados publicam token de 204,800 Suporte a contexto e configurações de saída máxima amplas. M2 é somente texto Por enquanto (muitas versões de código aberto da China têm enfatizado as capacidades de texto/agente, enquanto a multimodalidade permanece domínio de outras versões).

Recomendações de tempo de execução / instruções especiais — Minimax M2 A API usa um “pensamento intercalado” formato de saída que encapsula o raciocínio interno do modelo em <think>...</think> blocos. A solicitação do MiniMax é manter esse conteúdo de raciocínio intacto e passá-lo de volta em contexto histórico para preservar o desempenho em fluxos de trabalho de agentes com várias etapas.

Desempenho de referência

Inteligência composta e benchmarks de agentes — Análises comparativas independentes realizadas por Análise Artificial indicam que **O MiniMax-M2 alcançou o melhor Índice de Inteligência da categoria entre os modelos de peso livre.**e está entre os principais modelos de código aberto em métricas de inteligência composta, especialmente em Uso de ferramentas, seguimento de instruções e tarefas de agenteA análise artificial destaca o modelo. eficiência (muito poucos parâmetros ativos) como fator chave para sua classificação.

Minimax M2  mostra Resultados expressivos em suítes de codificação e agentes. (Tarefas dos tipos Terminal-Bench, SWE-Bench, BrowseComp e LiveCodeBench), cuja arquitetura e orçamento de ativação favorecem ciclos de planejamento → ação → verificação (ciclos de compilação/execução/teste, edições de múltiplos arquivos e cadeias de ferramentas).

Comparação: MiniMax M2 vs outros modelos contemporâneos

Contra concorrentes de peso aberto (DeepSeek, Qwen3, Kimi, etc.) — Minimax M2  é apresentado como particularmente eficiente com base no orçamento de parâmetros ativos (≈10 bilhões), o que lhe confere fortes relações de inteligência por parâmetro ativo; outros modelos abertos podem ter contagens de parâmetros ativos mais altas, mas parâmetros totais semelhantes ou maiores.

Contra modelos comerciais de vanguarda (OpenAI / Anthropic / Google / xAI) — pontos de reporte M2 abaixo dos modelos comerciais mais sofisticados em algumas métricas generalistas, mas competitivo ou à frente em muitos benchmarks de agência e codificação para sua faixa de preço.

Equilíbrio entre custo e velocidade — Seu custo por token é de apenas 8% do Anthropic Claude Sonnet e sua velocidade é cerca de duas vezes mais rápida.

Limitações e riscos

Limitações — verbosidade (uso elevado de tokens), modalidade somente texto, fraquezas específicas da tarefae os riscos usuais de modelos lineares de longo prazo (alucinação, excesso de confiança, vieses no conjunto de dados). Tanto a Análise Artificial quanto o MiniMax apontam que o M2 pode ter um desempenho inferior a alguns modelos generalistas de grande porte em certas tarefas abertas, mesmo que se destaque em fluxos de trabalho de agentes e codificação. Por ser baseado em MoE, Considerações sobre a implantação (Estruturas especializadas de roteamento, quantização e inferência) são importantes.

Advertências operacionais — Minimax M2 'S pensamento intercalado O formato exige a retenção de informações especiais. <think>...</think> tokens ao longo do histórico para melhor desempenho; remover esse conteúdo pode degradar o comportamento do agente. Além disso, porque Minimax M2  é prolixo, o custo por tarefa é uma função de ambos preço por token e total de tokens gerados.

Casos de uso primário

• Orquestração de agentes e fluxos de trabalho longos — cadeias de ferramentas de várias etapas, ciclos de navegação→recuperação→execução, recuperação de erro e rastreabilidade de evidências em execuções de agentes.
• Assistentes de produtividade e codificação para desenvolvedores — loops de compilação-execução-teste, edições de vários arquivos, reparos validados por testes e Integração IDE (Existem exemplos de CLI como Claude Code, Cursor, Codex e Grok).
• Frotas de agentes de alto rendimento / bots de produção — onde custo por inferência e simultaneidade Além disso, a baixa pegada de parâmetros ativados do M2 pode reduzir os custos de infraestrutura.

Como ligar Minimax M2  API da CometAPI

minimax-m2 Preços da API no CometAPI, 20% de desconto sobre o preço oficial:

• Tokens de entrada: US$ 0.24 milhões em tokens
• Tokens de saída: US$ 0.96/M tokens

Etapas Necessárias

• Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro.
• Faça login na sua Console CometAPI.
• Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.

Use o método

1. Selecione o endpoint “minimax-m2” para enviar a solicitação à API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação podem ser obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também oferece um teste com o Apifox para sua conveniência.
2. Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para Doc API:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nomes de modelo: "minimax-m2"
• Autenticação: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY cabeçalho
• Tipo de conteúdo: application/json .

Integração de API e exemplos

Abaixo está uma Python trecho demonstrando como invocar o GLM‑4.6 por meio da API do CometAPI. Substituir <API_KEY> e  <PROMPT> adequadamente:

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())

Veja também API do Claude Haiku 4.5