MiniMax-M2: Продвинутый ИИ для кодирования и агентских рабочих процессов
MiniMax-M2 — это мощная ИИ-модель с 230 млрд параметров и архитектурой MoE (Mixture of Experts), специально разработанная для кодирования и интеллектуальных агентских рабочих процессов. С массивным контекстным окном в 204 тыс. токенов и исключительными возможностями программирования она обеспечивает производительность корпоративного уровня при сохранении экономической эффективности. Выпущенная под лицензией Apache 2.0, она полностью открыта и готова к коммерческому использованию.
Что говорят о MiniMax-M2
Узнайте, что разработчики и эксперты по ИИ говорят о MiniMax-M2 в своих видео на YouTube и технических обзорах
Minimax M2 (полное тестирование): Я перехожу на это. Лучше, чем Claude и GLM-4.6 на длительных задачах
С 230B параметрами и 10B активными, я думаю, это хорошо для локального бизнеса. M2 vs Qwen 3 235b, M2 побеждает.
¡Nuevo MiniMax M2! Agente IA GRATIS e ILIMITADO 🚀 Trabaja SOLO por TI (¡Pruébalo ya!)
Помог мне с базой данных, с которой я застрял на несколько дней, и решил это за 5 минут. Спасибо.
RIP Deepseek. У нас новая ИИ-модель с открытым исходным кодом #1
Мне нужно спать, уже 3 утра... но затем я вспоминаю, что ИИ никогда не спит.
Сравнение производительности с ведущими ИИ-моделями
Посмотрите, как MiniMax-M2 конкурирует с самыми передовыми ИИ-моделями мира по ключевым возможностям и метрикам производительности.
| 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
Руководство по быстрому старту
Разверните MiniMax-M2 за 5 минут с помощью SGLang - самый быстрый способ начать
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 DocumentationПопробуйте живое демо MiniMax-M2
Испытайте мощные возможности генерации кода MiniMax-M2 в режиме реального времени. Пишите промпты и наблюдайте, как ИИ мгновенно генерирует высококачественный код с интеллектуальным пониманием и контекстной осведомленностью.
Loading MiniMax-M1...
Ключевые возможности MiniMax-M2
Откройте для себя мощные возможности, которые делают MiniMax-M2 идеальным выбором для современных рабочих процессов разработки.
Архитектура Mixture of Experts
Продвинутый дизайн MoE с 230 млрд общих параметров и 10 млрд активных параметров, обеспечивающий максимальную производительность с минимальными вычислительными затратами для экономически эффективных ИИ-решений.
Сверхбольшое контекстное окно
Ведущее в отрасли контекстное окно на 204 тыс. токенов позволяет обрабатывать целые кодовые базы, сложную документацию и многофайловые проекты без потери важного контекста.
Превосходные возможности кодирования
Оптимизирована для задач программирования, включая генерацию кода, редактирование нескольких файлов, циклы компиляции-запуска-исправления, отладку и проверку тестов с исключительной точностью.
Интеллектуальные агентские рабочие процессы
Разработана для сложных агентских задач с интеграцией инструментов, бесшовной автоматизацией рабочих процессов и способностью обрабатывать многоэтапные процессы решения проблем.
Свобода открытого исходного кода
Выпущена под лицензией Apache 2.0, предоставляя полную свободу для коммерческого использования, модификации и распространения без лицензионных ограничений или сборов.
Исключительная эффективность производительности
Занимает 1-е место среди глобальных моделей с открытым исходным кодом, используя только 8% вычислительных затрат по сравнению с традиционными моделями аналогичного размера.