Dans

0,39

Dehors

1,56

Chat

Actif

MiniMax-M2.1

Conçu pour la rapidité et la précision, il offre une génération de code multilingue de haut niveau avec des résultats clairs et exploitables.

Jetons gratuits pour les nouveaux membres

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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}")

Docs

Plus de 300 modèles d'IA pour OpenClaw et agents IA

Économisez 20 % sur les coûts et obtenez des jetons gratuits

Obtenir la clé API Explorer les modèles

MiniMax-M2.1

Léger. Code optimisé. Compatible avec les agents.

Modèle d'IA de génération et de refactorisation de code multilingue

MiniMax-M2.1 est un modèle de langage de pointe conçu pour la génération de code haute performance, la refactorisation et le raisonnement interlangage. Optimisé pour les flux de travail des développeurs en conditions réelles, il prend en charge des langages tels que Rust, Java, Go, C++, TypeScript et JavaScript, et offre des résultats rapides, clairs et fiables.

Spécifications techniques

Type de modèle : LLM multilingue basé sur Transformer
Architecture: Modèle hybride à attention dense avec tokenisation de code optimisée
Fenêtre contextuelle : 204 800 jetons (entrée + sortie)
Langues prises en chargeRust, Go, Java, C++, TypeScript, JavaScript, Python, SQL

Indicateurs de performance

Évalué à l'aide de cadres internes rigoureux (par exemple, OctoCodingbench, SWE Review), avec des résultats moyennés sur 4 exécutions.

Tarification de l'API

Saisir: 0,39 $ / 1 million de jetons
Sortir: 1,56 $ / 1 million de jetons

Caractéristiques principales

Maîtrise du codage multilingue: Maîtrise plus de 6 langages de programmation majeurs grâce à la génération et à la refactorisation prenant en compte la syntaxe.
Raisonnement agentif: Assure la cohérence du raisonnement entre les différentes étapes, un élément essentiel pour l'utilisation des outils, l'intégration à l'EDI et les tâches à long terme
Résultats concis et clairsRéduit la verbosité tout en préservant la correction fonctionnelle et la cohérence du style.
Flux de travail de développement en temps réelOptimisé pour une faible latence et un débit élevé dans les assistants de codage et les pipelines CI/CD
Ouvert et déployableLes poids entièrement open source permettent des scénarios de déploiement sur site, en périphérie ou personnalisés.

Cas d'utilisation principaux

Migration de code interlangageRéécrire des applications de manière transparente entre Rust, Go et JavaScript sans perte d'intégrité logique.
Revue et refactorisation du codeAutomatisez les améliorations de la lisibilité du code, la cohérence du style et les opportunités d'optimisation.
Documentation automatiséeGénérer des chaînes de documentation alignées, des commentaires intégrés et une documentation technique pour les dépôts complexes.
Débogage intelligentDétecter les bogues potentiels et suggérer des correctifs en un seul cycle d'inférence.
Intégration des outils de développementConnectez-vous via des SDK ou des API pour enrichir les IDE tels que VSCode, JetBrains ou Neovim avec une assistance IA en temps réel.

Comparaison de modèles

contre Claude Sonnet 4.5 : M2.1 égale, voire surpasse, Sonnet 4.5 dans les tests de performance spécifiques au codage, tout en utilisant beaucoup moins de paramètres activés. Il offre un coût d'inférence et une latence considérablement réduits, ce qui le rend idéal pour les agents de codage à haut débit.

contre DeepSeek-Coder : M2.1 démontre une meilleure capacité à suivre les instructions dans des scénarios de programmation complexes et multi-étapes (par exemple, l'implémentation de fonctionnalités complètes). Il excelle dans l'intégration d'outils concrets et le raisonnement avec état, deux aspects essentiels pour les plugins d'IDE et les agents autonomes.

Terrain de jeu de l'IA

Testez tous les modèles d'API dans l'environnement de test avant de les intégrer. Nous proposons plus de 300 modèles à intégrer à votre application.

Essai gratuit

Plus de 300 modèles d'IA pour
OpenClaw et agents IA

Économisez 20 % sur vos coûts

Jetons gratuits pour les nouveaux membres