0,39

Вне

1.56

Чат

Активный

МиниМакс-М2.1

Разработанная для скорости и точности, она обеспечивает первоклассную генерацию многоязычного кода с чистыми и полезными результатами.

Бесплатные токены для новых участников

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

Более 300 моделей ИИ для OpenClaw и агентов ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены.

Получить ключ API Изучите модели

МиниМакс-М2.1

Легковесный. Оптимизированный код. Готов к использованию с Agentic.

Многоязычная модель искусственного интеллекта для генерации кода и рефакторинга

MiniMax-M2.1 — это передовая модель обработки больших языков программирования, созданная для высокопроизводительной генерации кода, рефакторинга и межъязыкового анализа. Оптимизированная для реальных рабочих процессов разработчиков, она поддерживает такие языки, как Rust, Java, Go, C++, TypeScript и JavaScript, обеспечивая быстрые, чистые и надежные результаты.

Технические характеристики

Тип модели: Многоязычная магистратура на основе трансформаторов
Архитектура: Гибридная модель с плотным вниманием и оптимизированной токенизацией кода.
Окно контекста: 204 800 токенов (вход + выход)
Поддерживаемые языкиRust, Go, Java, C++, TypeScript, JavaScript, Python, SQL

Показатели производительности

Оценка проводилась с использованием строгих внутренних методик (например, OctoCodingbench, SWE Review), результаты усреднялись по 4 запускам.

Цены на API

Вход: 0,39 доллара США / 1 млн токенов
Выход: 1,56 доллара США / 1 миллион токенов

Основные характеристики

Многоязычное владение программированиемОтлично работает с более чем 6 основными языками программирования, обеспечивая генерацию кода и рефакторинг с учетом синтаксиса.
Агентное мышление: Обеспечивает согласованность рассуждений между репликами, что крайне важно для использования инструментов, интеграции с IDE и решения задач с длительным горизонтом планирования.
Лаконичные и понятные результаты: Минимизирует многословность, сохраняя при этом функциональную корректность и стилистическую согласованность.
Рабочие процессы разработчиков в режиме реального времениОптимизировано для низкой задержки и высокой пропускной способности в системах автоматического программирования и конвейерах CI/CD.
Открытый и готовый к развертываниюПолностью открытые исходные коды весов позволяют развертывать систему локально, на периферии сети или создавать собственные сценарии развертывания.

Основные сценарии использования

Межъязыковая миграция кодов: Обеспечивает плавную переработку приложений между Rust, Go и JavaScript без потери целостности логики.
Проверка кода и рефакторинг: Автоматизация улучшений читаемости кода, обеспечения единообразия стиля и оптимизации.
Автоматизированная документация: Генерирует выровненные строки документации, встроенные комментарии и техническую документацию для сложных репозиториев.
Интеллектуальная отладка: Выявлять потенциальные ошибки и предлагать исправления в рамках одного цикла вывода.
Интеграция инструментов разработчика: Подключайтесь через SDK или API, чтобы расширить возможности таких IDE, как VSCode, JetBrains или Neovim, с помощью искусственного интеллекта в реальном времени.

Сравнение моделей

против сонета Клода 4.5: M2.1 соответствует или превосходит Sonnet 4.5 в специализированных тестах кодирования, используя при этом значительно меньше активированных параметров. Обеспечивает значительно меньшие затраты на вывод и задержку, что делает его идеальным для высокопроизводительных агентов кодирования.

против DeepSeek-Coder: M2.1 демонстрирует более эффективное следование инструкциям в сложных многоэтапных сценариях кодирования (например, при реализации полнофункционального стека). Превосходно подходит для интеграции с реальными инструментами и анализа состояний, что критически важно для плагинов IDE и автономных агентов.