Minimax 部落格
如何使用 MiniMax M3 API
了解如何搭配 CometAPI 使用 MiniMax M3 API，包括設定、串流、推理控制、多模態輸入、定價，以及最佳實務。
什麼是 MiniMax M3
探索 MiniMax M3 的規格、1M-token 上下文、稀疏注意力、多模態能力、基準測試效能、API 定價，以及模型比較。
MiniMax-M2.7 解說：功能、基準測試、存取方式與價格
MiniMax-M2.7 是 MiniMax 的 M2 系列大型語言模型（LLMs）的演進版本，專為高效推理、編碼與 Agent 工作流程而設計。在 M2 與 M2.5 成功的基礎上，它在批次生成、成本效益與可擴展的 API 部署（例如透過 CometAPI）方面帶來改進。其目標面向企業級 AI 用例，包括自動化、多步推理與大規模內容生成。
如何以低成本使用 MiniMax-M2.5，以及替代官方的方案
MiniMax-M2.5 是「agentic」/「程式碼優先」LLMs 家族的一次階段性升級，於 2026 年初推出。它在能力與吞吐量兩方面都有提升（尤其是更出色的函式呼叫與多輪工具呼叫），同時，供應商宣稱其託管使用的成本定價極具競爭力。儘管如此，運行大量 Agent 工作負載的團隊，仍可透過結合 (1) 更智慧的提示詞 + 架構選擇，(2) 對部分工作負載採用混合託管或本地推理，(3) 將部分流量切換到更便宜/聚合型的 API 供應商，或使用 OpenCode 與 CometAPI 等開源工具，大幅降低支出。
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5：2026 年哪個更好？
Qwen 3.5 以稀疏的專家混合（MoE）設計與巨大的激活容量，面向大規模、低成本的具代理能力的多模態工作負載；Minimax M2.5 強調在低運行成本下具成本效益的即時代理吞吐量；GLM-5 著重於重度推理、長上下文代理與工程工作流程，採用針對 Token 效率優化的超大型 MoE 風格架構。「最佳」取決於你是否優先考量原生推理/編碼品質、代理吞吐量與成本，或開源的靈活性與長上下文工程工作流程。
如何使用 Minimax-2.5 API
MiniMax-M2.5 是 MiniMax 推出的一款全新、聚焦生產力的大型語言模型，並針對程式設計、代理式工具使用與辦公流程進行了優化。您可以透過其原生的 MiniMax 平台調用，或透過 CometAPI 等 API 聚合器。您只需取得 CometAPI 的 API 金鑰即可使用該 API，因為 Minimax-M2.5 也支援聊天格式。
MiniMax M2.5: 程式碼基準測試、定價與使用指南
由 MiniMax 宣佈的全面升級通用模型 MiniMax M2.5，定位為專為代理式工作流程、程式碼生成與「真實世界的生產力」而打造的模型。該公司表示，M2.5 是在數十萬個複雜環境中進行大量強化學習訓練的成果，在程式碼基準測試、工具使用與長上下文推理方面帶來重大提升，同時提升推理效率與成本效益。
MiniMax-M2.1：深入探討智能體導向、以程式碼優先的模型
MiniMax推出其以智能體與程式碼為重心的模型系列的一次具針對性但影響深遠的更新：MiniMax-M2.1。被定位為在廣泛採用的M2系列基礎上進行的漸進式、工程驅動的精修，M2.1旨在進一步鞏固MiniMax在面向軟體工程、多語言開發，以及端側或本地部署的開放式智能體模型領域中的領先優勢。此次發布屬於漸進而非革命性，但可量化的基準測試提升、常見工作流程的延遲降低，以及廣泛的發布管道相結合，使其對開發者、企業與基礎設施供應商同樣重要。