MiniMax-M2: IA Avanzada para Programación y Flujos de Trabajo de Agentes
MiniMax-M2 es un potente modelo de IA MoE (Mixture of Experts) con 230B parámetros diseñado específicamente para programación y flujos de trabajo de agentes inteligentes. Con su masiva ventana de contexto de 204K y capacidades de programación excepcionales, ofrece rendimiento de nivel empresarial manteniendo la eficiencia de costos. Liberado bajo licencia Apache 2.0, es completamente open source y listo para uso comercial.
Lo que la Gente Dice sobre MiniMax-M2
Escucha lo que desarrolladores y expertos en IA están diciendo sobre MiniMax-M2 en sus videos de YouTube y reseñas técnicas
Minimax M2 (Totalmente Probado): Estoy cambiando a esto. Mejor que Claude y GLM-4.6 en Tareas de Larga Duración
Con 230B parámetros y 10B activos, creo que es ideal para negocios locales. M2 vs Qwen 3 235b, M2 gana.
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Me ha ayudado con una base de datos con la que estaba atascado varios días, y lo ha resuelto en 5 minutos. Gracias.
RIP Deepseek. Tenemos un nuevo modelo de IA open source #1
Necesito dormir, son las 3 AM... pero entonces recuerdo que la IA nunca duerme.
Comparación de Rendimiento con Modelos de IA Líderes
Ve cómo se posiciona MiniMax-M2 frente a los modelos de IA más avanzados del mundo en capacidades clave y métricas de rendimiento.
| Benchmarks | MiniMax-M2 | Claude Sonnet 4 | Claude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Pro | GPT-5 (thinking) | GLM-4.6 | Kimi K2 0905 | DeepSeek-V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 69.4 | 72.7 * | 77.2 * | 63.8 * | 74.9 * | 68 * | 69.2 * | 67.8 * |
| Multi-SWE-Bench | 36.2 | 35.7 * | 44.3 | / | / | 30 | 33.5 | 30.6 |
| SWE-bench Multilingual | 56.5 | 56.9 * | 68 | / | / | 53.8 | 55.9 * | 57.9 * |
| Terminal-Bench | 46.3 | 36.4 * | 50 * | 25.3 * | 43.8 * | 40.5 * | 44.5 * | 37.7 * |
| ArtifactsBench | 66.8 | 57.3* | 61.5 | 57.7* | 73* | 59.8 | 54.2 | 55.8 |
| BrowseComp | 44 | 12.2 | 19.6 | 9.9 | 54.9* | 45.1* | 14.1 | 40.1* |
| BrowseComp-zh | 48.5 | 29.1 | 40.8 | 32.2 | 65 | 49.5 | 28.8 | 47.9* |
| GAIA (text only) | 75.7 | 68.3 | 71.2 | 60.2 | 76.4 | 71.9 | 60.2 | 63.5 |
| xbench-DeepSearch | 72 | 64.6 | 66 | 56 | 77.8 | 70 | 61 | 71 |
| HLE (w/ tools) | 31.8 | 20.3 | 24.5 | 28.4 * | 35.2 * | 30.4 * | 26.9 * | 27.2 * |
| τ²-Bench | 77.2 | 65.5* | 84.7* | 59.2 | 80.1* | 75.9* | 70.3 | 66.7 |
| FinSearchComp-global | 65.5 | 42 | 60.8 | 42.6* | 63.9* | 29.2 | 29.5* | 26.2 |
| AgentCompany | 36 | 37 | 41 | 39.3* | / | 35 | 30 | 34 |
Performance benchmarks across different AI agent evaluation metrics
* indicates values directly from official technical reports/blogs | / indicates no data provided
Guía de Inicio Rápido
Despliega MiniMax-M2 en 5 minutos con SGLang - la forma más rápida de comenzar
Hardware Requirements
Minimum setup for deploying MiniMax-M2:
- •Recommended: 8x NVIDIA A100 80GB
- •Alternative: 8x RTX 4090 24GB
Prepare Environment
Install Docker and NVIDIA Container Toolkit for GPU support
# Install Docker curl -fsSL https://get.docker.com | sh # Install NVIDIA Container Toolkit distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker
Pull Model
SGLang automatically downloads the model from Hugging Face - no manual git clone needed
💡 The model will be automatically downloaded when you start the server in the next step. First run may take 2-5 minutes depending on your network speed.
Start Server
Launch SGLang server with one Docker command
docker run --gpus all \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path MiniMaxAI/MiniMax-M2 \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000
Verify Deployment
Test the API with a simple curl command
curl http://localhost:30000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a quick sort function in Python"}
]
}'Start Using
Use the OpenAI-compatible API with your favorite tools
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:30000/v1",
api_key="EMPTY"
)
response = client.chat.completions.create(
model="MiniMaxAI/MiniMax-M2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)For complete deployment guide including SGLang and KTransformers:
View Full Deployment DocumentationProbar Demo en Vivo de MiniMax-M2
Experimenta las potentes capacidades de generación de código de MiniMax-M2 en tiempo real. Escribe prompts y observa cómo la IA genera código de alta calidad instantáneamente con comprensión inteligente y conciencia del contexto.
Loading MiniMax-M1...
Características Clave de MiniMax-M2
Descubre las potentes capacidades que hacen de MiniMax-M2 la elección ideal para flujos de trabajo de desarrollo modernos.
Arquitectura Mixture of Experts
Diseño MoE avanzado con 230B parámetros totales y 10B parámetros activos, entregando máximo rendimiento con mínimo overhead computacional para soluciones de IA rentables.
Ventana de Contexto Ultra Grande
Ventana de contexto líder en la industria de 204K tokens permite procesar bases de código enteras, documentación compleja y proyectos de múltiples archivos sin perder contexto importante.
Capacidades Superiores de Programación
Optimizado para tareas de programación incluyendo generación de código, edición de múltiples archivos, bucles compilar-ejecutar-arreglar, depuración y validación de pruebas con precisión excepcional.
Flujos de Trabajo de Agentes Inteligentes
Diseñado para tareas de agencia complejas con integración de herramientas, automatización de flujos de trabajo seamless y capacidad de manejar procesos de resolución de problemas de múltiples pasos.
Libertad Open Source
Liberado bajo licencia Apache 2.0, proporcionando completa libertad para uso comercial, modificación y distribución sin restricciones de licencia o tarifas.
Eficiencia de Rendimiento Excepcional
Clasificado #1 entre modelos open source globales mientras usa solo el 8% del costo computacional comparado con modelos tradicionales de tamaño similar.