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M

MiniMax M2.1

Entrada:$0.24/M
Saída:$0.96/M
Contexto:204,800(total input + output per request)
Saída Máxima:131.1K
MiniMax M2.1: Programação multilíngue significativamente aprimorada, feita para tarefas complexas do mundo real
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O que é o MiniMax M2.1

MiniMax M2.1 é a versão subsequente da família MiniMax M2, publicada pela MiniMax em Dec 23, 2025. É posicionado como um modelo open-source, orientado à produção, projetado especificamente para codificação, fluxos de trabalho agentivos de múltiplas etapas (uso de ferramentas, planejamento em múltiplas interações) e geração de apps full-stack (web, mobile, backend). O lançamento enfatiza programação multilíngue aprimorada, melhores capacidades para apps mobile/nativos, respostas concisas e melhor generalização de ferramentas/agentes.

Principais recursos

  • Eficiência MoE: Grande contagem total de parâmetros, mas apenas um pequeno subconjunto ativo por token (arquitetura projetada para trocar capacidade de pico por eficiência de inferência).
  • Otimizações focadas em código: Forte compreensão e geração de código poliglota em muitas linguagens (Python, TypeScript, Rust, Go, C++, Java, Swift, linguagens nativas mobile).
  • Fluxos agentivos e de ferramentas: Projetado para chamadas de ferramentas, planos em múltiplas etapas e “raciocínio intercalado”/execução encadeada de restrições de instruções compostas.
  • Suporte a contexto amplo e saídas longas: Direcionado a fluxos de trabalho de desenvolvedor com contexto extenso e trilha/histórico do agente.
  • Baixa latência/alta taxa de transferência: Prático para assistentes de codificação interativos e loops de agentes em escala devido ao design de ativação seletiva e otimizações de implantação.

Capacidades e especificações técnicas

  • Arquitetura: Design Mixture-of-Experts (MoE).
  • Parâmetros: Design informado: ~230 bilhões de parâmetros totais com ~10 bilhões de parâmetros ativos usados por inferência (subconjunto ativo MoE). Este é o mesmo modelo de eficiência de parâmetros ativos usado na família M2.
  • Características de inferência: Projetado para uso interativo de baixa latência, inferência em lote de alta taxa de transferência e loops agentivos com chamadas frequentes de ferramentas.
  • Streaming/chamadas de função: suporta saída de tokens em streaming e interfaces avançadas de chamada de função/ferramenta para E/S estruturada.

Desempenho em benchmarks

A MiniMax divulgou declarações comparativas de benchmark e agregadores de terceiros reportaram pontuações no lançamento; números publicados representativos incluem:

Multi-SWE Bench / SWE-Bench (suites de codificação/agentivas): listagens do provedor e de agregadores citam 49.4% no Multi-SWE-Bench e 72.5% no SWE-Bench Multilingual para o M2.1 (são agregados de pontuação para tarefas de geração e raciocínio sobre código).

O M2.1 mostra melhorias abrangentes em geração de casos de teste, otimização de código, revisão de código e seguimento de instruções; o M2.1 supera o M2 e frequentemente iguala ou supera o Claude Sonnet 4.5 em várias subtarefas de codificação.

MiniMax M2.1

Casos de uso representativos em produção

  1. Assistente de código no IDE e refatoração: Refatorações multi-arquivo, sugestões de revisão de código, geração automatizada de testes e geração de patches em várias linguagens.
  2. “Funcionário Digital” agentivo: Automatização de fluxos de trabalho repetitivos de escritório (pesquisar em sistemas de tickets, resumir documentos, interagir com apps web por comandos em texto) usando integração com ferramentas e raciocínio intercalado.
  3. Suporte de engenharia multilíngue: Times que mantêm bases de código poliglotas (Rust, Go, Java, C++, TypeScript) podem usar o M2.1 para síntese e conversões de código entre linguagens.
  4. Avaliação automática de código e geração de testes: Geração de casos de teste, execução de análise de código e produção de correções ou otimizações sugeridas como parte de ferramentas de CI.
  5. Pesquisa e customização local/on-prem: Organizações que requerem controle on-prem podem ajustar ou executar o M2.1 localmente usando os pesos publicados e as pilhas de inferência recomendadas.

Como acessar e usar a API do MiniMax M2.1

Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a credencial de acesso (API key) da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Etapa 2: Envie solicitações para a API MiniMax M2.1

Selecione o endpoint “minimax-m2.1” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na nossa documentação de API no site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. Onde chamar: APIs no estilo Chat.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é a isso que o modelo responderá . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Etapa 3: Recuperar e verificar os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.

FAQ

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.

Recursos para MiniMax M2.1

Explore os principais recursos do MiniMax M2.1, projetado para aprimorar o desempenho e a usabilidade. Descubra como essas capacidades podem beneficiar seus projetos e melhorar a experiência do usuário.

Preços para MiniMax M2.1

Explore preços competitivos para MiniMax M2.1, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como MiniMax M2.1 pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.
Preço do Comet (USD / M Tokens)Preço Oficial (USD / M Tokens)Desconto
Entrada:$0.24/M
Saída:$0.96/M
Entrada:$0.3/M
Saída:$1.2/M
-20%

Código de exemplo e API para MiniMax M2.1

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para MiniMax M2.1 para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do MiniMax M2.1 em seus projetos.
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)

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