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【MiniMax M2模型橫空出世：全球第五，開源第一！】近日 ， MiniMax正式推出其專為Agent和代碼應用打造的推理大模型——MiniMax M2 ， 并將其開源上線 。 M2模型在實現頂級代碼能力和強大Agentic表現的同時 ， 在成本和效率上實現了重大突破 。 其API定價僅為Anthropic Claude Sonnet 4.5模型的8% ， 而推理速度則快了接近一倍 。
當前市場上的模型普遍面臨一個棘手的“不可能三角”：效果、價格與推理速度難以兼得 。 海外頂級模型雖然效果出眾 ， 但價格高昂且推理緩慢；而國內模型雖然價格相對親民 ， 但在效果和速度上仍有追趕空間 。 這種現狀導致現有的Agent產品要么價格高企 ， 包月費用動輒數十甚至數百美金 ， 要么響應遲緩 ， 完成一個任務常需數小時 。
MiniMax M2的研發初衷 ， 正是為了攻克這一難題 ， 在三者之間找到最佳平衡點 ， 從而推動Agent時代的智能普惠 。 MiniMax把模型的API價格定在每百萬Token輸入0.3美金/2.1元人民幣 ， 以及輸出1.2美金/8.4元 ， 同時在線上提供TPS（每秒輸出Token數）在100左右的推理服務（還在快速提升） 。
據悉 ， M2在Agent最核心的三個能力——編程、使用工具和深度搜索上表現出色 。 根據官方公布的對比數據 ， M2在使用工具和深度搜索方面已非常接近海外頂級模型 ， 而在編程能力上 ， 也達到了國內的頂尖水平 。
當模型在復雜的Agent場景中得到錘煉后 ， 其能力也自然遷移到了傳統的大模型任務上 。 在整合了10個測試任務的Artificial Analysis全球榜單上 ， M2模型已躋身全球前五 。
為了方便全球開發者探索模型能力 ， MiniMax不僅宣布將免費測試時間延長至11月6日 ， 更在Hugging Face平臺上開源了完整的模型權重 。 目前 ， SGLang和vLLM等主流推理框架已提供支持 。
與此同時 ， 基于M2模型驅動的MiniMax Agent產品也已在國內上線 ， 并對海外版本進行了升級 。 該產品提供兩種模式：
Lightning高效模式：面向對話問答、輕量級搜索和代碼場景 ， 提供極速輸出體驗 。
Pro專業模式：專注于復雜長程任務 ， 擅長深度研究、全棧開發、報告撰寫乃至網頁制作 。
得益于M2模型本身的高速推理能力 ， 這款Agent產品在處理復雜任務時也表現得更為流暢 。 目前 ， MiniMax Agent正處于免費開放階段 ， 官方表示 ， MiniMax Agent 將一直免費使用 ， 直到服務器撐不住為止 。 此舉無疑將進一步加速Agent技術在更廣泛人群中的應用和普及 。
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