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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/m2-1',
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/m2-1",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
MiniMax-M2.1
Leichtgewichtig. Code-optimiert. Agentenfähig.
KI-Modell zur mehrsprachigen Codegenerierung und -refaktorisierung
MiniMax-M2.1 ist ein hochmodernes, umfangreiches Sprachmodell, das für leistungsstarke Codegenerierung, Refactoring und sprachübergreifendes Schließen entwickelt wurde. Es ist für reale Entwickler-Workflows optimiert und unterstützt Sprachen wie Rust, Java, Go, C++, TypeScript und JavaScript. Dabei liefert es schnelle, saubere und zuverlässige Ergebnisse.
Technische Spezifikationen
- Modelltyp: Multilingual Transformer-basiertes LLM
- Architektur: Hybrides Dense-Attention-Modell mit optimierter Code-Tokenisierung
- Kontextfenster: 204.800 Token (Eingabe + Ausgabe)
- Unterstützte SprachenRust, Go, Java, C++, TypeScript, JavaScript, Python, SQL
Leistungsbenchmarks
Die Auswertung erfolgte anhand strenger interner Bewertungskriterien (z. B. OctoCodingbench, SWE Review), wobei die Ergebnisse über 4 Durchläufe gemittelt wurden.
API-Preise
- Eingang: 0,39 $ / 1 Mio. Token
- Ausgabe: 1,56 $ / 1 Mio. Token
Hauptmerkmale
- Mehrsprachige Codierungskompetenz: Hervorragende Leistungen in mehr als 6 wichtigen Programmiersprachen mit syntaxbewusster Generierung und Refactoring
- Agentisches DenkenSorgt für einen kohärenten Gedankengang zwischen den einzelnen Schritten, was für die Werkzeugnutzung, die IDE-Integration und langfristige Aufgaben von entscheidender Bedeutung ist.
- Prägnante und übersichtliche AusgabenMinimiert die Ausführlichkeit und bewahrt gleichzeitig die funktionale Korrektheit und die stilistische Konsistenz.
- Echtzeit-Entwickler-WorkflowsOptimiert für geringe Latenz und hohen Durchsatz in Codierungsassistenten und CI/CD-Pipelines
- Offen und einsetzbarVollständig quelloffene Gewichtungen ermöglichen On-Premise-, Edge- oder kundenspezifische Bereitstellungsszenarien.
Kernanwendungsfälle
- Sprachübergreifende Code-Migration: Anwendungen nahtlos zwischen Rust, Go und JavaScript umschreiben, ohne die logische Integrität zu verlieren.
- Code-Review & Refactoring: Automatisierte Verbesserung der Code-Lesbarkeit, Stilkonsistenz und Optimierungsmöglichkeiten.
- Automatisierte Dokumentation: Generiert ausgerichtete Docstrings, Inline-Kommentare und technische Dokumentation für komplexe Repositories.
- Intelligentes Debugging: Potenzielle Fehler erkennen und innerhalb eines einzigen Inferenzzyklus Korrekturvorschläge unterbreiten.
- Integration von Entwicklertools: Verbinden Sie sich über SDKs oder APIs, um IDEs wie VSCode, JetBrains oder Neovim mit KI-Unterstützung in Echtzeit zu erweitern.
Modellvergleich
vs. Claude Sonett 4.5: M2.1 erreicht oder übertrifft Sonnet 4.5 in codierungsspezifischen Benchmarks und benötigt dabei deutlich weniger aktivierte Parameter. Es bietet signifikant geringere Inferenzkosten und Latenz und ist daher ideal für Codierungsagenten mit hohem Durchsatz geeignet.
vs. DeepSeek-Coder: M2.1 zeigt eine verbesserte Befolgung von Anweisungen in komplexen, mehrstufigen Codierungsszenarien (z. B. bei der Implementierung von Full-Stack-Funktionen). Es zeichnet sich durch die Integration realer Werkzeuge und zustandsbehaftetes Schließen aus, was für IDE-Plugins und autonome Agenten unerlässlich ist.
KI-Spielplatz
