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MiniMax M2与AI智能体：简中见巧

2025-10-27 00:00· 294天前· MiniMax
AI 导读

MiniMax正式开源并发布了专为AI智能体（Agent）和代码场景设计的大语言模型MiniMax M2。该模型API定价极具竞争力，仅为Claude Sonnet价格的约8%，且推理速度更快。在关键的智能体能力方面，其工具调用和深度搜索表现接近顶尖模型，编程能力在国内处于领先地位。MiniMax M2旨在解决性能、价格与速度的“不可能三角”，为构建更普及的AI智能体应用提供基础，体现了其“智能平权”的愿景。

推荐理由

MiniMax M2 把 Agent 模型的价格打到了 Claude 的 8%，速度还翻倍，开源权重直接可用，做 Agent 的开发者值得上手试试。

正文 · AI 翻译

自公司成立第一天起，我们就始终致力于实现“让智能惠及每一个人”的愿景。

今天，我们正式开源并发布 MiniMax M2，这是一款为智能体和代码而生的模型。其价格仅为 Claude Sonnet 的 8%，速度是其两倍，限时免费使用！

  • 顶尖的编码能力：专为端到端开发工作流打造，在 Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code 和 Droid 等多种应用中表现出色。
  • 强大的智能体性能：在复杂长链工具调用任务中展现出卓越的规划能力和稳定的执行能力，能够协调调用 Shell、浏览器、Python 代码解释器以及各种 MCP 工具。
  • 极致的性价比与速度：通过高效的激活参数设计，我们在智能水平、速度和成本之间实现了最佳平衡。

我们的团队一直在构建各种智能体，以帮助应对公司快速成长带来的挑战。这些智能体正开始完成日益复杂的任务，从分析在线数据、研究技术问题，到日常编程、处理用户反馈，甚至筛选人力资源简历。这些智能体与我们的团队并肩工作，推动着公司发展，构建一个从“开发 AGI”演进到“与 AGI 共同进步”的 AI 原生组织。我们越来越坚信，AGI 是一种生产力，而智能体是其绝佳的载体，这代表着从对话助手的简单问答，向智能体独立完成复杂任务的演进。

然而，我们发现没有任何单一模型能完全满足我们对这些智能体的需求。挑战在于找到一款在性能、价格和推理速度之间取得恰当平衡的模型——这几乎是一个“不可能三角”。海外最好的模型性能出色，但价格昂贵且速度相对较慢。国内模型价格更便宜，但在性能和速度上存在差距。这导致现有的智能体产品往往要么价格高昂，要么速度缓慢，才能获得良好效果。

我们一直在探索，是否有可能打造一个在性能、价格和速度之间实现更优平衡的模型，从而让更多人受益于智能体时代带来的智能提升，并延续我们“智能普惠”的愿景。这个模型需要具备多样化的能力，包括编程、工具使用、逻辑推理和知识储备，同时还要拥有极快的推理速度和极低的部署成本。为此，我们开发了 MiniMax M2，并现已将其开源。

首先，我们来看看智能体最关键的三种能力：编程、工具使用和深度搜索。我们将 M2 与几款主流模型进行了对比：

可以看到，该模型在工具使用和深度搜索方面的能力非常接近海外最优秀的模型。虽然在编程方面略逊于海外顶尖模型，但已处于国内市场的领先水平。

这背后有多项算法和认知方面的进步，我们将在适当的时候分享。但核心原则很简单：要创建一个满足我们要求的模型，首先我们自己得能用上它。为此，我们的开发者，包括业务和后台团队的成员，与算法工程师一起，投入了大量精力搭建环境和评估体系，并越来越多地将其融入日常工作。

一旦我们掌握了这些复杂场景，我们发现，将积累的方法迁移到知识和数学等传统大模型任务上，自然就能取得出色的成果。例如，在整合了 10 项测试任务的热门基准测试 Artificial Analysis 上，我们的模型排名全球前五：

我们将该模型的 API 价格定为每百万输入 token 0.30 美元/2.1 元人民币，每百万输出 token 1.20 美元/8.4 元人民币，同时提供 TPS（每秒 token 数）约为 100（且正在快速提升）的在线推理服务。这个价格是 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，而推理速度几乎是其两倍。

上周末，众多国内外热情开发者与我们一同进行了广泛测试。为了方便大家探索模型能力，我们将免费试用期延长至 UTC 时间 11 月 7 日 00:00。同时，我们已在 Hugging Face 上开源了完整的模型权重。感兴趣的开发者可以自行部署，SGLang 和 vLLM 已提供支持。

我们相信，在当前主流模型中，这种价格与推理速度的组合是一个绝佳选择。让我们从两个角度来分析。

首先是价格与性能。一个合适的模型应当性能出色且价格实惠，落在下图中绿色区域。这里，我们使用 Artificial Analysis 上 10 个测试集的平均分来代表性能：

接下来是价格与推理速度。部署模型时，通常存在一种权衡：推理速度较慢可能导致价格更低。理想的模型应当既实惠又快速。我们对比了几款代表性模型：

除了上述标准数据分析，我们还针对实际性能，将 M2 与 Claude 4.5 Sonnet 及多款开源模型进行了逐一对比：

这些测试集将于本周在 GitHub 上发布。

为了方便大家使用与智能体相关的功能，我们已在国内推出基于 M2 的智能体产品，并升级了海外版本。在 MiniMax 智能体中，我们提供两种模式：

  • 闪电模式：一种高效、高速的智能体，适用于对话问答、轻量搜索和简单编码任务等即时输出场景。它以强大的智能体能力增强了对话式产品的体验。
  • 专业模式：提供专业级智能体能力，在复杂、长时间运行的任务中表现最优。它擅长深度研究、全栈开发、制作 PPT/报告、网页开发等。

得益于 M2 固有的推理速度，基于 M2 的智能体不仅成本效益高，而且在完成复杂任务时流畅度显著提升。

我们目前免费提供 MiniMax 智能体，直到我们的服务器不堪重负为止。

如何使用

通用型智能体产品 MiniMax Agent，由 MiniMax-M2 驱动，现已全面开放使用，限时免费：

MiniMax-M2 API 已在 MiniMax 开放平台上线，限时免费：

MiniMax-M2 模型权重已开源，可进行本地部署。从 Hugging Face 下载：

我们建议使用 vLLM 或 SGLang 部署 MiniMax-M2。推荐推理参数：temperature=1.0，top_p=0.95，top_k=20。

智能与每个人同在。

智能体开源/仓库模型发布编码

来源：MiniMax：Blog（网页） · minimax.io

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MiniMax M2与AI智能体：简中见巧

MiniMax：Blog（网页）·2025-10-27 00:00·294天前·MiniMax
AI 导读

MiniMax正式开源并发布了专为AI智能体（Agent）和代码场景设计的大语言模型MiniMax M2。该模型API定价极具竞争力，仅为Claude Sonnet价格的约8%，且推理速度更快。在关键的智能体能力方面，其工具调用和深度搜索表现接近顶尖模型，编程能力在国内处于领先地位。MiniMax M2旨在解决性能、价格与速度的“不可能三角”，为构建更普及的AI智能体应用提供基础，体现了其“智能平权”的愿景。

正文 · AI 翻译

自公司成立第一天起，我们就始终致力于实现“让智能惠及每一个人”的愿景。

今天，我们正式开源并发布 MiniMax M2，这是一款为智能体和代码而生的模型。其价格仅为 Claude Sonnet 的 8%，速度是其两倍，限时免费使用！

  • 顶尖的编码能力：专为端到端开发工作流打造，在 Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code 和 Droid 等多种应用中表现出色。
  • 强大的智能体性能：在复杂长链工具调用任务中展现出卓越的规划能力和稳定的执行能力，能够协调调用 Shell、浏览器、Python 代码解释器以及各种 MCP 工具。
  • 极致的性价比与速度：通过高效的激活参数设计，我们在智能水平、速度和成本之间实现了最佳平衡。

我们的团队一直在构建各种智能体，以帮助应对公司快速成长带来的挑战。这些智能体正开始完成日益复杂的任务，从分析在线数据、研究技术问题，到日常编程、处理用户反馈，甚至筛选人力资源简历。这些智能体与我们的团队并肩工作，推动着公司发展，构建一个从“开发 AGI”演进到“与 AGI 共同进步”的 AI 原生组织。我们越来越坚信，AGI 是一种生产力，而智能体是其绝佳的载体，这代表着从对话助手的简单问答，向智能体独立完成复杂任务的演进。

然而，我们发现没有任何单一模型能完全满足我们对这些智能体的需求。挑战在于找到一款在性能、价格和推理速度之间取得恰当平衡的模型——这几乎是一个“不可能三角”。海外最好的模型性能出色，但价格昂贵且速度相对较慢。国内模型价格更便宜，但在性能和速度上存在差距。这导致现有的智能体产品往往要么价格高昂，要么速度缓慢，才能获得良好效果。

我们一直在探索，是否有可能打造一个在性能、价格和速度之间实现更优平衡的模型，从而让更多人受益于智能体时代带来的智能提升，并延续我们“智能普惠”的愿景。这个模型需要具备多样化的能力，包括编程、工具使用、逻辑推理和知识储备，同时还要拥有极快的推理速度和极低的部署成本。为此，我们开发了 MiniMax M2，并现已将其开源。

首先，我们来看看智能体最关键的三种能力：编程、工具使用和深度搜索。我们将 M2 与几款主流模型进行了对比：

可以看到，该模型在工具使用和深度搜索方面的能力非常接近海外最优秀的模型。虽然在编程方面略逊于海外顶尖模型，但已处于国内市场的领先水平。

这背后有多项算法和认知方面的进步，我们将在适当的时候分享。但核心原则很简单：要创建一个满足我们要求的模型，首先我们自己得能用上它。为此，我们的开发者，包括业务和后台团队的成员，与算法工程师一起，投入了大量精力搭建环境和评估体系，并越来越多地将其融入日常工作。

一旦我们掌握了这些复杂场景，我们发现，将积累的方法迁移到知识和数学等传统大模型任务上，自然就能取得出色的成果。例如，在整合了 10 项测试任务的热门基准测试 Artificial Analysis 上，我们的模型排名全球前五：

我们将该模型的 API 价格定为每百万输入 token 0.30 美元/2.1 元人民币，每百万输出 token 1.20 美元/8.4 元人民币，同时提供 TPS（每秒 token 数）约为 100（且正在快速提升）的在线推理服务。这个价格是 Claude 4.5 Sonnet 的 8%，而推理速度几乎是其两倍。

上周末，众多国内外热情开发者与我们一同进行了广泛测试。为了方便大家探索模型能力，我们将免费试用期延长至 UTC 时间 11 月 7 日 00:00。同时，我们已在 Hugging Face 上开源了完整的模型权重。感兴趣的开发者可以自行部署，SGLang 和 vLLM 已提供支持。

我们相信，在当前主流模型中，这种价格与推理速度的组合是一个绝佳选择。让我们从两个角度来分析。

首先是价格与性能。一个合适的模型应当性能出色且价格实惠，落在下图中绿色区域。这里，我们使用 Artificial Analysis 上 10 个测试集的平均分来代表性能：

接下来是价格与推理速度。部署模型时，通常存在一种权衡：推理速度较慢可能导致价格更低。理想的模型应当既实惠又快速。我们对比了几款代表性模型：

除了上述标准数据分析，我们还针对实际性能，将 M2 与 Claude 4.5 Sonnet 及多款开源模型进行了逐一对比：

这些测试集将于本周在 GitHub 上发布。

为了方便大家使用与智能体相关的功能，我们已在国内推出基于 M2 的智能体产品，并升级了海外版本。在 MiniMax 智能体中，我们提供两种模式：

  • 闪电模式：一种高效、高速的智能体，适用于对话问答、轻量搜索和简单编码任务等即时输出场景。它以强大的智能体能力增强了对话式产品的体验。
  • 专业模式：提供专业级智能体能力，在复杂、长时间运行的任务中表现最优。它擅长深度研究、全栈开发、制作 PPT/报告、网页开发等。

得益于 M2 固有的推理速度，基于 M2 的智能体不仅成本效益高，而且在完成复杂任务时流畅度显著提升。

我们目前免费提供 MiniMax 智能体，直到我们的服务器不堪重负为止。

如何使用

通用型智能体产品 MiniMax Agent，由 MiniMax-M2 驱动，现已全面开放使用，限时免费：

MiniMax-M2 API 已在 MiniMax 开放平台上线，限时免费：

MiniMax-M2 模型权重已开源，可进行本地部署。从 Hugging Face 下载：

我们建议使用 vLLM 或 SGLang 部署 MiniMax-M2。推荐推理参数：temperature=1.0，top_p=0.95，top_k=20。

智能与每个人同在。

来源：MiniMax：Blog（网页）· minimax.io

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