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Acceso
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",
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}")
Detalle del producto
✨Descubre la API de MiniMax M2: Razonamiento avanzado basado en agentes
El API de MiniMax M2 representa un salto en la tecnología de IA, ofreciendo una razonador basado en agentes de última generación Diseñado para una eficiencia inigualable y capacidades autónomas avanzadas. Aprovechando una tecnología de vanguardia. Arquitectura de mezcla de expertos (MoE)MiniMax M2 optimiza el rendimiento al activar 10 mil millones de parámetros por inferencia de un total masivo de 230 mil millones de parámetros.
Este diseño garantiza latencia significativamente reducida y alto rendimiento, lo que lo convierte en la opción ideal para aplicaciones de IA exigentes en tiempo real que requieren una toma de decisiones sofisticada y una ejecución rápida.
⚙️ Especificaciones técnicas
- • Arquitectura: Mezcla de expertos (MoE)
- • Parámetros totales: 230 mil millones
- • Parámetros activos: 10 mil millones (por inferencia)
- • Estado latente: Optimizado para aplicaciones en tiempo real
- • Rendimiento: Alto, compatible con implementaciones a gran escala
- • Tipo de modelo: Razonador basado en agentes
🚀 Puntos de referencia de rendimiento inigualables
- ✅ Supera a los principales modelos abiertos como Claude Work y Géminis 2.5 en pruebas de referencia independientes.
- ✅ Clasificado entre los Los 5 modelos de IA más inteligentes del mundo por clasificaciones de Inteligencia Artificial.
- ✅ Demuestra Capacidades superiores de razonamiento, codificación y generación de indicaciones en diversos escenarios de evaluación.
💡 Características clave para la IA autónoma
- • Razonamiento basado en agentes: Impulsa la toma de decisiones autónoma y consciente del contexto para tareas complejas.
- • Capacidades de codificación avanzadas: Escribe, depura código y elabora indicaciones efectivas para agentes de IA autónomos.
- • Diseño eficiente de MoE: Permite respuestas de baja latencia, incluso con una gran cantidad de parámetros, maximizando la velocidad y la capacidad de respuesta.
- • Escalabilidad robusta: Equilibra el rendimiento y la escalabilidad para la implementación en diversos entornos de nube y borde.
- • Integración perfecta: Admite la integración con sistemas autónomos que requieren flujos de trabajo de razonamiento complejos.
Precios de la API de MiniMax M2
Experimente potentes capacidades de IA con precios competitivos:
- • Tokens de entrada: $0,315 por 1 millón de tokens
- • Tokens de salida: $1,26 por 1 millón de tokens
🎯 Casos de uso prácticos
- • Orquestación de agentes de IA autónomos: Gestione y controle de forma eficiente sistemas de agentes de IA complejos.
- • Asistencia de codificación automatizada: Apoyar a los desarrolladores de software con la corrección de errores, la generación de código y la optimización.
- • Generación de indicaciones avanzadas: Cree indicaciones altamente efectivas para flujos de trabajo impulsados por IA y automatización de tareas.
- • Soporte de decisiones en tiempo real: Implementar sistemas inteligentes para entornos dinámicos que requieren información inmediata.
- • I+D de sistemas multiagente: Acelerar la investigación y el desarrollo en sofisticados ecosistemas de IA multiagente.
Ejemplo de código para una fácil integración
Integrar MiniMax M2 en sus aplicaciones es sencillo. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo interactuar con la API:
import openai client = openai.OpenAI( api_key = "SU_CLAVE_API" , base_url = "https://api.minimax.com/v1" ) response = client.chat.completions.create ( model = "minimax/m2" , messages =[ { "role" : "system" , "content" : "Eres un agente autónomo experto." }, { "role" : "user" , "content" : "Genera una función de Python para ordenar una lista de números de forma eficiente." } ] ) print ( response.choices [0].message.content) Para obtener documentación detallada de la API y más ejemplos de código, consulte el sitio web oficial. Documentación de la API de MiniMax M2.
🆚 MiniMax M2: Análisis comparativo
Comprenda cómo MiniMax M2 se destaca frente a otros modelos de IA destacados:
- • contra Claude Opus: MiniMax M2 destaca en razonamiento de agente rápido y escalable con fuerte capacidades centradas en la codificaciónMientras que Claude Opus busca la máxima profundidad de razonamiento y la resolución de problemas complejos de varios pasos con una sólida integración de herramientas y memoria, MiniMax M2 ofrece un enfoque más centrado y eficiente para las tareas de agentes autónomos.
- • contra Géminis 2.5: MiniMax M2 Supera a Gemini 2.5 Pro en puntuaciones generales de inteligencia, entre los cinco mejores del mundo. Su arquitectura MoE proporciona una eficiencia superior al activar un subconjunto más pequeño de parámetros por inferencia. Gemini 2.5 destaca en la creatividad multimodal (generación de imágenes, arte y audio), mientras que la fortaleza de MiniMax M2 reside en razonamiento, codificación y tareas de agente autónomo.
- • contra PaLM 2: Si bien PaLM 2 es conocido por sus capacidades multilingües, de codificación y de investigación, MiniMax M2 Lo supera en las clasificaciones de inteligencia abierta y en los puntos de referencia de razonamiento autónomoLa versatilidad de PaLM 2 cubre una amplia gama de aplicaciones, pero MiniMax M2 se distingue por Razonamiento de agentes rentable y de alto rendimiento para tareas especializadas.
- • frente a GPT-4: GPT-4 sigue siendo líder en comprensión multilingüe amplia y dominios diversos. Sin embargo, MiniMax M2, específicamente Optimiza aquellos dominios vinculados al razonamiento, codificación y funciones de búsqueda profunda del agente autónomo., ofreciendo una alternativa altamente especializada y de alto rendimiento en estas áreas.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué hace que MiniMax M2 sea único para el desarrollo de IA?
MiniMax M2 destaca por su razonamiento basado en agentes y Arquitectura de mezcla de expertos (MoE), que ofrece un rendimiento de baja latencia y alto rendimiento específicamente optimizado para sistemas autónomos, codificación compleja y generación avanzada de indicaciones.
P2: ¿Cómo garantiza MiniMax M2 una alta eficiencia?
Su arquitectura MoE le permite activar solo 10 mil millones de parámetros por inferencia de un total de 230 mil millones. Esta asignación inteligente de recursos reduce significativamente la sobrecarga computacional, lo que resulta en Velocidad superior y rentabilidad en comparación con los modelos que activan todos los parámetros.
P3: ¿Puede MiniMax M2 manejar tareas de codificación complejas?
Sí, MiniMax M2 tiene una gran capacidad de codificación. Puede... escribir, depurar y optimizar código, lo que lo convierte en una herramienta invaluable para los desarrolladores de software y para automatizar flujos de trabajo centrados en el código dentro de agentes autónomos.
P4: ¿Cómo se compara MiniMax M2 con líderes de la industria como GPT-4?
Mientras que GPT-4 ofrece una amplia inteligencia general, MiniMax M2 está diseñado específicamente para Sobresalir en dominios especializados como razonamiento de agentes autónomos, codificación y búsqueda profunda., proporcionando un rendimiento y una eficiencia optimizados para estas aplicaciones específicas.
Q5: ¿MiniMax M2 es adecuado para aplicaciones en tiempo real?
Por supuesto. MiniMax M2 está diseñado para baja latencia y alto rendimiento, lo que lo hace perfectamente adecuado para sistemas de soporte de decisiones en tiempo real, orquestación de agentes en vivo y otros entornos dinámicos donde los tiempos de respuesta rápidos son críticos.
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