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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'minimax/m2',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/m2",
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"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
✨ Entdecken Sie die MiniMax M2 API: Fortgeschrittenes agentenbasiertes Schließen
Der MiniMax M2 API stellt einen Quantensprung in der KI-Technologie dar und bietet eine hochmoderner agentenbasierter Reasoner Entwickelt für beispiellose Effizienz und fortschrittliche autonome Fähigkeiten. Nutzt modernste Technologie. Mischung von Experten (MoE)-ArchitekturMiniMax M2 optimiert die Leistung, indem es 10 Milliarden Parameter pro Inferenz aus insgesamt 230 Milliarden Parametern aktiviert.
Diese Konstruktion gewährleistet signifikant reduzierte Latenz Und hoher DurchsatzDamit ist es die ideale Wahl für anspruchsvolle KI-Anwendungen in Echtzeit, die eine ausgefeilte Entscheidungsfindung und schnelle Ausführung erfordern.
⚙️ Technische Spezifikationen
- • Architektur: Expertenmischung (MoE)
- • Gesamtparameter: 230 Milliarden
- • Aktive Parameter: 10 Milliarden (pro Schlussfolgerung)
- • Latenz: Optimiert für Echtzeitanwendungen
- • Durchsatz: Hohe Leistungsfähigkeit, Unterstützung großflächiger Implementierungen
- • Modelltyp: Agentenbasierter Reasoner
🚀 Unübertroffene Leistungsmaßstäbe
- ✅ Übertrifft führende offene Modelle wie Claude Work Und Zwillinge 2.5 in unabhängigen Vergleichstests.
- ✅ Rangiert unter den Die 5 intelligentesten KI-Modelle weltweit nach Rankings der künstlichen Intelligenz.
- ✅ Zeigt überlegene Fähigkeiten im logischen Denken, Codieren und schnellen Generieren von Ideen in verschiedenen Bewertungsszenarien.
💡 Hauptmerkmale für autonome KI
- • Agentenbasiertes Schließen: Ermöglicht autonome, kontextsensitive Entscheidungsfindung bei komplexen Aufgaben.
- • Erweiterte Programmierkenntnisse: Schreibt und debuggt Code und erstellt effektive Eingabeaufforderungen für autonome KI-Agenten.
- • Effizientes MoE-Design: Ermöglicht Reaktionszeiten mit geringer Latenz, auch bei einer großen Anzahl von Parametern, und maximiert so Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit.
- • Robuste Skalierbarkeit: Bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Skalierbarkeit für den Einsatz in verschiedenen Cloud- und Edge-Umgebungen.
- • Nahtlose Integration: Unterstützt die Integration mit autonomen Systemen, die komplexe Schlussfolgerungsprozesse erfordern.
💰 MiniMax M2 API-Preise
Erleben Sie leistungsstarke KI-Funktionen zu wettbewerbsfähigen Preisen:
- • Eingabe-Tokens: 0,315 US-Dollar pro 1 Million Token
- • Ausgabetoken: 1,26 US-Dollar pro 1 Million Token
🎯 Praktische Anwendungsfälle
- • Orchestrierung autonomer KI-Agenten: Komplexe KI-Agentensysteme effizient verwalten und steuern.
- • Automatisierte Codierungshilfe: Unterstützung von Softwareentwicklern bei der Fehlerbehebung, Codegenerierung und Optimierung.
- • Erweiterte Prompt-Generierung: Erstellen Sie hochwirksame Eingabeaufforderungen für KI-gesteuerte Arbeitsabläufe und Aufgabenautomatisierung.
- • Echtzeit-Entscheidungsunterstützung: Implementieren Sie intelligente Systeme für dynamische Umgebungen, die sofortige Erkenntnisse erfordern.
- • Forschung und Entwicklung im Bereich Multiagentensysteme: Beschleunigung von Forschung und Entwicklung in hochentwickelten Multiagenten-KI-Ökosystemen.
💻 Codebeispiel zur einfachen Integration
Die Integration von MiniMax M2 in Ihre Anwendungen ist unkompliziert. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Interaktion mit der API:
import openai client = openai.OpenAI( api_key = "YOUR_API_KEY" , base_url = "https://api.minimax.com/v1" ) response = client .chat.completions.create( model = "minimax/m2" , messages =[ { "role" : "system" , "content" : "Sie sind ein erfahrener autonomer Agent." }, { "role" : "user" , "content" : "Generieren Sie eine Python-Funktion zum effizienten Sortieren einer Zahlenliste." } ] ) print ( response .choices[0].message.content) Eine detaillierte API-Dokumentation und weitere Codebeispiele finden Sie auf der offiziellen Website. MiniMax M2 API-DokumentationDie
🆚 MiniMax M2: Vergleichsanalyse
Verstehen Sie, wie sich MiniMax M2 von anderen prominenten KI-Modellen abhebt:
- • vs Claude Opus: MiniMax M2 zeichnet sich aus durch schnelles, skalierbares Agenten-Logik-Verhalten mit starken Programmierzentrierte FähigkeitenWährend Claude Opus auf maximale Schlussfolgerungstiefe und die Lösung komplexer mehrstufiger Probleme mit robuster Werkzeug- und Speicherintegration abzielt, bietet MiniMax M2 einen fokussierteren und effizienteren Ansatz für Aufgaben autonomer Agenten.
- • vs Gemini 2.5: MiniMax M2 Übertrifft Gemini 2.5 Pro in den Gesamtwerten der Intelligenz.Gemini 2.5 zählt weltweit zu den fünf besten. Seine MoE-Architektur bietet überlegene Effizienz durch die Aktivierung einer kleineren Parametermenge pro Inferenz. Gemini 2.5 glänzt in multimodaler Kreativität (Erstellung von Bildern, Kunstwerken und Audio), während die Stärke von MiniMax M2 in … liegt. Schlussfolgerungs-, Codierungs- und autonome AgentenaufgabenDie
- • vs PaLM 2: Während PaLM 2 für seine Mehrsprachigkeits-, Kodierungs- und Forschungsfunktionen bekannt ist, MiniMax M2 Übertrifft es in Rankings für offene Intelligenz und Benchmarks für autonomes Denken.Die Vielseitigkeit des PaLM 2 deckt ein breites Anwendungsspektrum ab, aber der MiniMax M2 zeichnet sich durch Folgendes aus: Kosteneffizientes, leistungsstarkes Agentenlogik-Logikverfahren für spezialisierte AufgabenDie
- • vs GPT-4: GPT-4 ist weiterhin führend im Bereich des umfassenden mehrsprachigen Verständnisses und diverser Domänen. MiniMax M2 hingegen, insbesondere optimiert jene Bereiche, die mit dem logischen Denken, der Codierung und den Tiefensuchfunktionen autonomer Agenten verbunden sind.und bietet damit eine hochspezialisierte und leistungsstarke Alternative in diesen Bereichen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was macht den MiniMax M2 für die KI-Entwicklung so einzigartig?
Der MiniMax M2 zeichnet sich durch seine agentenbasiertes Schließen Und Mischung von Experten (MoE)-Architektur, wodurch eine geringe Latenz und ein hoher Durchsatz erreicht werden, die speziell für autonome Systeme, komplexe Codierung und die Generierung fortschrittlicher Prompts optimiert sind.
Frage 2: Wie gewährleistet MiniMax M2 eine hohe Effizienz?
Dank seiner MoE-Architektur müssen pro Inferenz nur 10 Milliarden von insgesamt 230 Milliarden Parametern aktiviert werden. Diese intelligente Ressourcenzuweisung reduziert den Rechenaufwand erheblich und führt dazu, dass überlegene Geschwindigkeit und Kosteneffizienz im Vergleich zu Modellen, die alle Parameter aktivieren.
Frage 3: Kann MiniMax M2 komplexe Codierungsaufgaben bewältigen?
Ja, MiniMax M2 ist sehr leistungsfähig im Bereich der Programmierung. Es kann Code schreiben, debuggen und optimierenDadurch wird es zu einem unschätzbaren Werkzeug für Softwareentwickler und zur Automatisierung codezentrierter Arbeitsabläufe in autonomen Agenten.
Frage 4: Wie schneidet MiniMax M2 im Vergleich zu Branchenführern wie GPT-4 ab?
Während GPT-4 über eine breite allgemeine Intelligenz verfügt, ist MiniMax M2 speziell dafür entwickelt worden, Sie zeichnen sich in spezialisierten Bereichen wie autonomem Agenten-Logik-System, Codierung und Tiefensuche aus.und bietet so eine optimierte Leistung und Effizienz für diese Zielanwendungen.
Frage 5: Ist MiniMax M2 für Echtzeitanwendungen geeignet?
Absolut. MiniMax M2 ist dafür konzipiert. geringe Latenz und hoher DurchsatzDadurch eignet es sich perfekt für Echtzeit-Entscheidungsunterstützungssysteme, Live-Agenten-Orchestrierung und andere dynamische Umgebungen, in denen schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind.
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