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MiniMax M2
该模型旨在轻松集成到现有的人工智能生态系统中，满足快速、智能决策能力的需求。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
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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',
    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}")
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一个 API 包含 300 多个 AI 模型

节省20%费用并获赠价值1美元的Tokens
获取 API 密钥 探索模型
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MiniMax M2

产品详情

✨ 探索 MiniMax M2 API： 高级基于代理的推理

这 MiniMax M2 API 代表着人工智能技术的飞跃，提供了 最先进的基于代理的推理器 专为实现无与伦比的效率和先进的自主功能而打造。利用尖端技术 专家混合（MoE）架构MiniMax M2 通过从总共 2300 亿个参数中激活每次推理的 100 亿个参数来优化性能。

这种设计确保 显著缩短潜伏期 和 高吞吐量因此，对于需要复杂决策和快速执行的高要求实时人工智能应用而言，它是理想的选择。

⚙️ 技术规格

  • • 建筑学： 专家混合小组（教育部）
  • • 参数总数： 2300亿
  • • 活动参数： 100亿（每次推断）
  • • 延迟： 针对实时应用进行了优化
  • • 吞吐量： 高，支持大规模部署
  • • 型号： 基于代理的推理器

🚀 无与伦比的性能标杆

  • ✅ 性能优于领先的开放式模型，例如 Claude·沃克 和 双子座 2.5 在独立基准测试中。
  • ✅ 在以下排名中 全球排名前五的最智能人工智能模型 根据人工智能排名。
  • ✅ 演示 卓越的推理、编码和提示生成能力 在各种不同的评估场景中。
MiniMax M2 性能概述

💡 自主人工智能的关键特性

  • • 基于智能体的推理： 驱动系统自主、感知上下文地进行复杂任务的决策。
  • • 高级编码功能： 编写、调试代码，并为自主人工智能代理设计有效的提示。
  • • 高效的MoE设计： 即使参数数量很多，也能实现低延迟响应，最大限度地提高速度和响应能力。
  • • 强大的可扩展性： 兼顾性能和可扩展性，可部署于各种云和边缘环境。
  • • 无缝集成： 支持与需要复杂推理工作流程的自主系统集成。

💰 MiniMax M2 API 定价

体验强大的AI功能，享受极具竞争力的价格：

  • • 输入标记： 每百万个Tokens0.315美元
  • • 输出标记： 每百万个Tokens1.26美元

🎯 实际应用案例

  • • 自主人工智能代理编排： 高效管理和控制复杂的AI代理系统。
  • • 自动编码辅助： 为软件开发人员提供错误修复、代码生成和优化方面的支持。
  • • 高级提示生成： 为人工智能驱动的工作流程和任务自动化创建高效的提示信息。
  • • 实时决策支持： 为需要即时洞察的动态环境实施智能系统。
  • • 多智能体系统研发： 加快复杂多智能体人工智能生态系统的研究与开发。

💻 易于集成的代码示例

将 MiniMax M2 集成到您的应用程序中非常简单。以下是您如何与 API 交互的示例：

import openai client = openai.OpenAI( api_key = "YOUR_API_KEY" , base_url = "https://api.minimax.com/v1" ) response = client.chat.completions.create ( model = "minimax/m2" , messages =[{ "role" : "system" , "content" : "您是一位专家级自主代理。" }, { "role" : "user" , "content" : "生成一个 Python 函数来高效地对数字列表进行排序。" }]) print ( response.choices [0].message.content)

有关详细的 API 文档和更多代码示例，请参阅官方文档。 MiniMax M2 API 文档。

🆚 MiniMax M2：对比分析

了解 MiniMax M2 与其他知名 AI 模型相比有何独特之处：

  • • 对阵Claude·奥普斯： MiniMax M2 在以下方面表现出色 快速、可扩展的智能体推理 强 以编码为中心的能力Claude Opus 旨在通过强大的工具和内存集成实现最大程度的推理深度和复杂的多步骤问题解决，而 MiniMax M2 则为自主代理任务提供了一种更专注、更高效的方法。
  • • 对比 Gemini 2.5： MiniMax M2 在整体智能评分方面超越了 Gemini 2.5 Pro在全球排名前五。其 MoE 架构通过每次推理激活更小的参数子集，提供卓越的效率。Gemini 2.5 在多模态创意（生成图像、艺术作品、音频）方面表现出色，而 MiniMax M2 的优势在于…… 推理、编码和自主代理任务。
  • • 与 PaLM 2 相比： 虽然 PaLM 2 以其多语言、编码和研究能力而闻名，但 MiniMax M2 在开放智能排名和自主推理基准测试中表现优于它PaLM 2 的多功能性涵盖了广泛的应用领域，但 MiniMax M2 的独特之处在于…… 针对特定任务的低成本、高性能智能体推理。
  • • 与 GPT-4 相比： GPT-4 在广泛的多语言理解和多元化领域方面仍然处于领先地位。然而，MiniMax M2 则不然，特别是 优化与自主代理推理、编码和深度搜索功能相关的领域在这些领域提供高度专业化和高性能的替代方案。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：MiniMax M2 在 AI 开发方面有哪些独特之处？

MiniMax M2 的突出之处在于其 基于代理的推理 和 专家混合（MoE）架构提供低延迟、高吞吐量的性能，专门针对自主系统、复杂编码和高级提示符生成进行了优化。

Q2：MiniMax M2 如何保证高效率？

其 MoE 架构使其每次推理仅需激活总共 2300 亿个参数中的 100 亿个。这种智能资源分配显著降低了计算开销，从而导致 速度更快，成本效益更高 与激活所有参数的模型相比。

Q3：MiniMax M2 能否处理复杂的编码任务？

是的，MiniMax M2 的编码能力非常强。它可以 编写、调试和优化代码这使其成为软件开发人员的宝贵工具，并可用于在自主代理中自动化以代码为中心的工作流程。

Q4：MiniMax M2 与 GPT-4 等行业领先者相比如何？

虽然 GPT-4 提供广泛的通用智能，但 MiniMax M2 是专门为特定用途而设计的。 擅长自主代理推理、编码和深度搜索等专业领域为这些目标应用提供优化的性能和效率。

Q5：MiniMax M2 是否适用于实时应用？

当然。MiniMax M2 的设计初衷就是如此。 低延迟和高吞吐量因此，它非常适合实时决策支持系统、实时代理编排以及其他对快速响应时间要求较高的动态环境。

API 操练场（Playground）

集成前，请在沙盒环境中测试所有 API 模型。我们提供 300 多个模型供您集成到应用中。
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