MiniMax-M2: IA Avançada para Codificação e Workflows de Agentes
MiniMax-M2 é um poderoso modelo de IA com 230 bilhões de parâmetros MoE (Mixture of Experts) projetado especificamente para codificação e workflows de agentes inteligentes. Com sua massiva janela de contexto de 204K e capacidades excepcionais de programação, oferece desempenho corporativo mantendo eficiência de custos. Lançado sob licença Apache 2.0, é totalmente open-source e pronto para uso comercial.
O Que as Pessoas Estão Dizendo Sobre o MiniMax-M2
Ouça o que desenvolvedores e especialistas em IA estão dizendo sobre o MiniMax-M2 em seus vídeos do YouTube e avaliações técnicas
Minimax M2 (Totalmente Testado): Vou mudar para este. Melhor que Claude & GLM-4.6 em Tarefas Longas
Com 230B parâmetros e 10B ativos, acho ótimo para negócios locais. M2 vs Qwen 3 235b, M2 vence.
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Me ajudou com um banco de dados com o qual estava travado há vários dias, e resolveu em 5 minutos. Obrigado.
RIP Deepseek. Temos um novo modelo de IA open-source #1
Preciso dormir, são 3AM... mas então me lembro que IA nunca dorme.
Comparação de Desempenho com Modelos de IA Líderes
Veja como o MiniMax-M2 se destaca contra os modelos de IA mais avançados do mundo em capacidades chave e métricas de desempenho.
| 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
Guia de Início Rápido
Implante o MiniMax-M2 em 5 minutos com SGLang - a maneira mais rápida de começar
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 DocumentationTeste Demo Ao Vivo do MiniMax-M2
Experimente as poderosas capacidades de geração de código do MiniMax-M2 em tempo real. Escreva prompts e assista a IA gerar código de alta qualidade instantaneamente com compreensão inteligente e consciência de contexto.
Loading MiniMax-M1...
Recursos Principais do MiniMax-M2
Descubra as poderosas capacidades que tornam o MiniMax-M2 a escolha ideal para workflows modernos de desenvolvimento.
Arquitetura Mixture of Experts
Design MoE avançado com 230B de parâmetros totais e 10B de parâmetros ativos, entregando desempenho máximo com sobrecarga computacional mínima para soluções de IA econômicas.
Janela de Contexto Ultra Grande
Janela de contexto de 204K tokens líder de mercado permite processamento de bases de código inteiras, documentação complexa e projetos com múltiplos arquivos sem perder contexto importante.
Capacidades Superiores de Codificação
Otimizado para tarefas de programação incluindo geração de código, edição de múltiplos arquivos, loops compilar-executar-corrigir, depuração e validação de testes com precisão excepcional.
Workflows Inteligentes de Agentes
Projetado para tarefas complexas de agentes com integração de ferramentas, automação contínua de workflows e capacidade de lidar com processos de resolução de problemas em múltiplos passos.
Liberdade Open Source
Lançado sob licença Apache 2.0, fornecendo liberdade completa para uso comercial, modificação e distribuição sem restrições de licenciamento ou taxas.
Eficiência de Desempenho Excepcional
Classificado #1 entre modelos open-source globais usando apenas 8% do custo computacional comparado a modelos tradicionais de tamanho similar.