MiniMax-M2について人々が語っていること
開発者やAI専門家がYouTube動画と技術レビューでMiniMax-M2について語っていることを聞いてください

Minimax M2(完全テスト):これに切り替えます。長時間実行タスクでClaudeとGLM-4.6より優れています
230Bパラメータで10Bアクティブ、ローカルビジネスに最適だと思います。M2 vs Qwen 3 235b、M2の勝利です。

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数日間困っていたデータベースの問題を5分で解決してくれました。ありがとうございます。

RIP Deepseek. 新しい#1オープンソースAIモデルが登場
寝る必要がありますが、午前3時です...でもAIは眠らないことを思い出します。
主要AIモデルとのパフォーマンス比較
MiniMax-M2が主要な機能とパフォーマンス指標において世界で最も進んだAIモデルと比較してどのように立ち位置しているかを見てください。
| 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
クイックスタートガイド
SGLangで5分でMiniMax-M2をデプロイ - 最速の開始方法
ハードウェア要件
Minimum setup for deploying MiniMax-M2:
- •推奨: 8x NVIDIA A100 80GB
- •代替: 8x RTX 4090 24GB
環境の準備
GPU対応のためDockerとNVIDIA Container Toolkitをインストール
# 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
モデルの取得
SGLangがHugging Faceからモデルを自動的にダウンロードします - 手動でgit cloneする必要はありません
💡 次のステップでサーバーを起動すると、モデルが自動的にダウンロードされます。初回実行時はネットワーク速度によって2〜5分かかる場合があります。
サーバーの起動
1つのDockerコマンドでSGLangサーバーを起動
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
デプロイメントの検証
シンプルなcurlコマンドでAPIをテスト
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"}
]
}'使用開始
お気に入りのツールでOpenAI互換APIを使用
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:
完全なデプロイメントドキュメントを表示MiniMax-M2ライブデモを試す
MiniMax-M2の強力なコード生成機能をリアルタイムで体験してください。プロンプトを書き、AIがインテリジェントな理解とコンテキスト認識で高品質なコードを即座に生成するのを見てください。
Loading MiniMax-M1...
MiniMax-M2の主要機能
MiniMax-M2を現代の開発ワークフローの理想的な選択にする強力な機能を発見してください。
専門家の混合アーキテクチャ
230B総パラメータと10Bアクティブパラメータを持つ高度なMoE設計で、コスト効率の高いAIソリューションのために最小の計算オーバーヘッドで最大のパフォーマンスを提供します。
超大型コンテキストウィンドウ
業界をリードする204Kトークンコンテキストウィンドウにより、重要なコンテキストを失うことなく、全体のコードベース、複雑なドキュメント、複数ファイルプロジェクトを処理できます。
優れたコーディング能力
コード生成、複数ファイル編集、コンパイル実行修正ループ、デバッグ、テスト検証などのプログラミングタスク向けに最適化され、例外的な精度を提供します。
インテリジェントエージェントワークフロー
ツール統合、シームレスなワークフロー自動化、複数ステップの問題解決プロセスを処理する能力を備えた、複雑なエージェントタスク向けに設計されています。
オープンソースの自由
Apache 2.0ライセンスでリリースされ、ライセンス制限や料金なしで商用利用、修正、配布のための完全な自由を提供します。
卓越したパフォーマンス効率
類似サイズの従来のモデルと比較して計算コストのわずか8%を使用しながら、グローバルオープンソースモデルで第1位にランク付けされます。
