Минимакс М2 API

МиниМакс М2 это с открытым исходным кодом, собственный агент Большая языковая модель (LLM), выпущенная MiniMax 27 октября 2025Он специально разработан для кодирование и агентские рабочие процессы (вызов инструмента, многоступенчатая автоматизация), расстановка приоритетов низкой задержкой и рентабельным выступая при этом в роли носителей сильных логических рассуждений и навыков использования инструментов.

Ключевые характеристики

Особенности - специализация кодирования, агентские рабочие процессы, низкий активный параметрический след, поддержка длинного контекста, API, совместимый с OpenAI. Позиции MiniMax Минимакс М2 как быстрая, удобная для развертывания модель MoE предназначен для многошаговых агентов, генерации и исправления кода, рабочих процессов терминала/IDE и вызова инструментов.

Известные пули (быстрые):

• Архитектура: Смесь экспертов (MoE) с очень большим общим числом параметров и небольшим активированный набор параметров для каждого прямого прохода.
• След активации: ~10 миллиардов активных параметров (за токен).
• Общие параметры (зарегистрированные): сообщалось между ~200Б – 230Б в зависимости от источника/метрики (см. Технические детали).
• Контекстное окно: длинный контекст корпоративного масштаба; Знаки 204,800 максимальный контекст.
• Первичная модальность: текст (поддерживается вызов инструмента/функции).
• Агент-нативный: предназначен для многошагового вызова инструментов (оболочка, браузер, интерпретатор Python, инструменты MCP).
• Фокус на кодировании: оптимизировано для редактирования нескольких файлов, циклов «выполнить-исправить» и задач CI/IDE.

Технические детали (архитектура и характеристики)

Архитектура — Смесь экспертов (МО): Минимакс М2 API использует стратегию MoE, поэтому модель может иметь очень большое общее количество параметров При этом активируется только часть на каждом шаге вывода. Это даёт улучшенный результат. эффективность вычислений, пропускная способность и стоимость за токен для интерактивных агентов и циклов кодирования.

Точность и квантование — Файлы моделей и стеки поставщиков содержат форматы FP32/BF16 и FP8, а также несколько квантованных сборок (safetensors, FP8/E4M3 и т. д.), что позволяет осуществлять локальное развертывание и находить компромиссы в плане эффективности.

Контекст и ввод/вывод — развернутые поставщики публикуют лексема 204,800 Поддержка контекста и большие максимальные настройки выходных данных. M2 — это только текст на данный момент (многие релизы с открытым весом из Китая сделали акцент на возможностях текста/агента, в то время как мультимодальные решения остаются прерогативой других релизов).

Рекомендации по выполнению / специальные инструкции — Минимакс М2 API использует «перемежающееся мышление» выходной формат, который оборачивает внутренние рассуждения модели в <think>...</think> блоков. Запрос MiniMax сохраняет этот мыслительный контент нетронутым и передает его обратно в историческом контексте для сохранения производительности многооборотных рабочих процессов агентов.

Контрольная производительность

Композитный интеллект и тесты агентов — Независимый бенчмаркинг, проведенный компанией Artificial Analysis, сообщает, что MiniMax-M2 достигает лучшего в своем классе индекса интеллекта среди моделей открытого веса, и входит в число лучшие модели с открытым исходным кодом по составным показателям интеллекта, особенно в использование инструментов, следование инструкциям и агентские задачиИскусственный анализ подчеркивает особенности модели. затрат (очень мало активных параметров) как ключевого фактора рейтинга.

Минимакс М2  сериал отличные результаты по кодированию и агентным пакетам (Задачи типов Terminal-Bench, SWE-Bench, BrowseComp, LiveCodeBench), где архитектура и бюджет активации благоприятствуют циклам планирование → действие → проверка (циклы компиляции/запуска/тестирования, редактирование нескольких файлов и цепочки инструментов).

Сравнение: MiniMax M2 с другими современными моделями

Против соперников с открытыми весами (DeepSeek, Qwen3, Kimi и т. д.) — Минимакс М2  представлен как особенно эффективный при бюджете активных параметров (≈10 млрд), что обеспечивает высокие показатели соотношения интеллекта к активным параметрам; другие открытые модели могут иметь большее количество активных параметров, но схожие или более высокие общие параметры.

Против коммерческих передовых моделей (OpenAI / Anthropic / Google / xAI) — отчетные места М2 ниже самых топовых коммерческих моделей по некоторым общим показателям, но конкурентоспособный или опережающий по многим агентным и кодинговым показателям для своей ценовой категории.

Компромисс между стоимостью и скоростью — Его стоимость за токен составляет всего 8% от Anthropic Claude Sonnet, а скорость примерно в два раза выше.

Ограничения и риски

Ограничения — многословность (высокое использование токенов), только текстовая модальность, слабости, характерные для конкретной задачии обычные риски, связанные с LLM (галлюцинации, излишняя самоуверенность, ошибки набора данных). Как Artificial Analysis, так и MiniMax отмечают, что M2 может уступать некоторым крупным универсальным моделям в определённых задачах открытого типа, даже несмотря на то, что он отлично справляется с агентными и кодинговыми рабочими процессами. Поскольку он основан на MoE, соображения по развертыванию (экспертные структуры маршрутизации, квантования и вывода) имеют значение.

Эксплуатационные оговорки — Минимакс М2 Автора чередующееся мышление формат требует сохранения специальных <think>...</think> Токены в истории для достижения максимальной производительности; удаление этого контента может ухудшить поведение агента. Кроме того, поскольку Минимакс М2  многословен, стоимость одной задачи является функцией обоих цена за токен и всего сгенерировано токенов.

Основные варианты использования

• Оркестровка агентов и длительные рабочие процессы — многоступенчатые инструментальные цепи, просмотр→извлечение→выполнение циклов, восстановление после ошибки и прослеживаемость доказательств в агентских пробегах.
• Помощники по повышению производительности и написанию кода для разработчиков — циклы компиляции-запуска-тестирования, редактирование нескольких файлов, проверенные испытаниями ремонты и Интеграция IDE (Имеются примеры Claude Code, Cursor, Codex, Grok CLI).
• Высокопроизводительные флоты агентов / производственные боты — в котором стоимость за вывод и совпадение Неважно, что M2 имеет низкий уровень задействованных параметров, что может снизить стоимость инфраструктуры.

Как позвонить Минимакс М2  API от CometAPI

minimax-m2 Цены на API в CometAPI, скидка 20% от официальной цены:

• Входные токены: токенов на сумму 0.24 млн долларов США
• Выходные токены: $0.96/ млн токенов

Необходимые шаги

• Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.
• Войдите в свой Консоль CometAPI.
• Получите ключ API-интерфейса для доступа к учетным данным. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в персональном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Используйте метод

1. Выберите конечную точку «minimax-m2» для отправки API-запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса взяты из документации API на нашем сайте. Для вашего удобства на нашем сайте также доступен тест Apifox.
2. Заменять с вашим реальным ключом CometAPI из вашей учетной записи.
3. Введите свой вопрос или запрос в поле «Контент» — на него ответит модель.
4. . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

CometAPI предоставляет полностью совместимый REST API для беспроблемной миграции. Ключевые детали API документ:

• Базовый URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Название модели:  minimax-m2
• Аутентификация: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY заголовок
• Тип содержимого: application/json .

Интеграция API и примеры

Ниже приведен Питон Фрагмент, демонстрирующий, как вызвать GLM‑4.6 через API CometAPI. Заменить <API_KEY> и <PROMPT> соответственно:

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())

Смотрите также API Клода Хайку 4.5