MiniMax-M2: AI Canggih untuk Coding dan Alur Kerja Agen
MiniMax-M2 adalah model AI MoE (Mixture of Experts) berparameter 230B yang dirancang khusus untuk coding dan alur kerja agen cerdas. Dengan jendela konteks 204K yang masif dan kemampuan pemrograman yang luar biasa, model ini menghadirkan performa tingkat enterprise sambil mempertahankan efisiensi biaya. Dirilis dengan lisensi Apache 2.0, model ini sepenuhnya open-source dan siap untuk penggunaan komersial.
Apa yang Orang Katakan Tentang MiniMax-M2
Dengarkan apa kata para developer dan ahli AI tentang MiniMax-M2 dari video YouTube dan ulasan teknis mereka
Minimax M2 (Fully Tested): Saya beralih ke ini. Lebih baik dari Claude & GLM-4.6 pada Tugas Long Running
Dengan 230B parameter dan 10B aktif, menurut saya bagus untuk bisnis lokal. M2 vs Qwen 3 235b, M2 menang.
¡Nuevo MiniMax M2! Agente IA GRATIS e ILIMITADO 🚀 Trabaja SOLO por TI (¡Pruébalo ya!)
Membantu saya dengan database yang saya hadapi selama beberapa hari, dan menyelesaikannya dalam 5 menit. Terima kasih.
RIP Deepseek. Kita punya model AI open-source #1 baru
Saya perlu tidur, sekarang jam 3 pagi... tapi kemudian saya ingat bahwa AI tidak pernah tidur.
Perbandingan Performa dengan Model AI Terkemuka
Lihat bagaimana MiniMax-M2 bersaing dengan model AI paling canggih di dunia dalam hal kemampuan utama dan metrik performa.
| 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
Panduan Mulai Cepat
Deploy MiniMax-M2 dalam 5 menit dengan SGLang - cara tercepat untuk memulai
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 DocumentationCoba Demo Langsung MiniMax-M2
Rasakan kemampuan generasi kode yang kuat dari MiniMax-M2 secara real-time. Tulis prompt dan lihat AI menghasilkan kode berkualitas tinggi secara instan dengan pemahaman cerdas dan kesadaran konteks.
Loading MiniMax-M1...
Fitur Utama MiniMax-M2
Temukan kemampuan powerful yang membuat MiniMax-M2 pilihan ideal untuk alur kerja pengembangan modern.
Arsitektur Mixture of Experts
Desain MoE canggih dengan total parameter 230B dan parameter aktif 10B, menghasilkan performa maksimum dengan overhead komputasi minimal untuk solusi AI hemat biaya.
Jendela Konteks Ultra-Besar
Jendela konteks 204K token terkemuka di industri memungkinkan pemrosesan seluruh codebase, dokumentasi kompleks, dan proyek multi-file tanpa kehilangan konteks penting.
Kemampuan Coding Superior
Dioptimalkan untuk tugas pemrograman termasuk generasi kode, editing multi-file, loop compile-run-fix, debugging, dan validasi tes dengan akurasi luar biasa.
Alur Kerja Agen Cerdas
Dirancang untuk tugas agentic kompleks dengan integrasi tool, otomatisasi alur kerja yang mulus, dan kemampuan menangani proses pemecahan masalah multi-langkah.
Kebebasan Open Source
Dirilis dengan lisensi Apache 2.0, memberikan kebebasan penuh untuk penggunaan komersial, modifikasi, dan distribusi tanpa batasan lisensi atau biaya.
Efisiensi Performa Luar Biasa
Peringkat #1 di antara model open-source global sambil hanya menggunakan 8% biaya komputasi dibandingkan model tradisional ukuran serupa.