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MiniMax-M2.1

Projetado para velocidade e precisão, ele oferece geração de código multilíngue de alta qualidade com resultados claros e prontos para uso.

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Text to Speech
                                        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}")
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MiniMax-M2.1

MiniMax-M2.1

Leve. Otimizado para código. Pronto para Agentic.

Modelo de IA para geração e refatoração de código multilíngue

MiniMax-M2.1 é um modelo de linguagem de ponta para grandes linguagens, desenvolvido para geração de código de alto desempenho, refatoração e raciocínio entre linguagens. Otimizado para fluxos de trabalho de desenvolvedores do mundo real, ele oferece suporte a linguagens como Rust, Java, Go, C++, TypeScript e JavaScript, proporcionando resultados rápidos, claros e confiáveis.

Especificações técnicas

  • Tipo de modelo: LLM multilíngue baseado em Transformer
  • Arquitetura: Modelo híbrido de atenção densa com tokenização de código otimizada
  • Janela de contexto: 204.800 tokens (entrada + saída)
  • Idiomas suportadosRust, Go, Java, C++, TypeScript, JavaScript, Python, SQL

Indicadores de desempenho

Avaliado utilizando estruturas internas rigorosas (ex.: OctoCodingbench, SWE Review), com resultados calculados a partir da média de 4 execuções.

Preços da API

  • Entrada: US$ 0,39 / 1 milhão de tokens
  • Saída: US$ 1,56 / 1 milhão de tokens

Principais características

  • Domínio da Programação MultilíngueExcelente em mais de 6 linguagens de programação principais, com geração e refatoração que levam em consideração a sintaxe.
  • Raciocínio AgenticMantém o raciocínio coerente entre as interações, o que é fundamental para o uso de ferramentas, integração com ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) e tarefas de longo prazo.
  • Resultados concisos e clarosMinimiza a verbosidade, preservando a correção funcional e a consistência de estilo.
  • Fluxos de trabalho de desenvolvimento em tempo realOtimizado para baixa latência e alta taxa de transferência em assistentes de codificação e pipelines de CI/CD.
  • Aberto e implantável: Os pesos totalmente de código aberto permitem cenários de implantação locais, na borda ou personalizados.

Casos de uso principais

  • Migração de código entre idiomasReescreva aplicações perfeitamente entre Rust, Go e JavaScript sem perder a integridade da lógica.
  • Revisão e refatoração de códigoAutomatize melhorias na legibilidade do código, na consistência do estilo e nas oportunidades de otimização.
  • Documentação automatizadaGere docstrings alinhadas, comentários embutidos e documentação técnica para repositórios complexos.
  • Depuração inteligenteDetectar possíveis erros e sugerir correções em um único ciclo de inferência.
  • Integração de ferramentas de desenvolvedorConecte-se por meio de SDKs ou APIs para aprimorar IDEs como VSCode, JetBrains ou Neovim com assistência de IA em tempo real.

Comparação de modelos

vs. Claude Sonnet 4.5: O M2.1 iguala ou supera o Sonnet 4.5 em benchmarks específicos de codificação, utilizando um número muito menor de parâmetros ativados. Oferece custo de inferência e latência significativamente menores, tornando-o ideal para agentes de codificação de alto desempenho.

vs. DeepSeek-Coder: O M2.1 demonstra maior capacidade de seguir instruções em cenários de codificação complexos e com várias etapas (por exemplo, implementação de recursos full-stack). Destaca-se na integração com ferramentas do mundo real e no raciocínio com estado, aspectos críticos para plugins de IDE e agentes autônomos.

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