【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Mi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ni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。

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Ma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2x开04，800令牌的上下文窗口和最高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

• 高级源M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、Cursor2模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型: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

根据高性独立机构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能A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I赋发，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能编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，支持开发者本码与地部署。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://hugging代理face.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2

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