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MiniMax开源M2模型:高性能AI赋能编码与代理 成本仅为竞品8%

2025-10-27 14:51 · 来源: AIbase基地

【AIbase报道】2025年10月27日,中国AI初创公司MiniMax宣布开源其最新大语言模型MiniMax M2。该模型凭借突破性的效率和卓越的性能,专为代理工作流和端到端编码任务设计,其每令牌成本仅为Anthropic Claude Sonnet的8%,速度提升约两倍,旨在为开发者和企业提供高性价比的AI解决方案。

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MoE架构:效率与性能的完美结合

MiniMax M2是一款“为最大化编码和代理工作流设计的小型模型”,总参数量达2300亿,但在推理时仅激活100亿参数,通过高效的混合专家(MoE)架构实现了低计算开销。模型支持204,800令牌的上下文窗口最高131,072令牌的输出能力,使其能够稳健处理复杂的长程任务。

核心亮点:编码与代理的极致优化

  • 高级编码能力: M2专为开发者工作流优化,擅长代码生成、多文件编辑、编译-运行-修复循环及测试验证。它与Claude Code、Cursor等主流工具无缝集成,支持端到端开发需求。

  • 高代理性能: 模型能够可靠处理多云平台(MCP)、Shell命令、浏览器交互和代码执行等长期工具链。在BrowseComp等评估中,M2在复杂信息定位、可追溯证据保持以及从间歇性故障中恢复方面表现优异。

基准测试:开源模型之首

根据独立机构Artificial Analysis的基准测试结果,MiniMax M2在数学、科学、指令遵循、编码和代理工具使用等综合智能指标中位列全球开源模型之首。其在数学、编码和代理任务中的表现甚至超越了闭源模型如Claude3Opus,同时保持了低延迟和高并发,适用于实时应用。

开放共享:Apache2.0许可证与免费访问

MiniMax M2采用Apache2.0许可证开源,鼓励全球开发者进行商业用途和无限制微调。目前,M2通过MiniMax代理平台和API提供全球限时免费访问,模型权重已上架Hugging Face,支持开发者本地部署。社区反馈指出,M2在敏感查询中的事实可靠性优于部分闭源模型,适用于安全性要求高的场景。

地址:https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2

https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation

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