Характеристики
Контекстное окно 197K
Дата релиза 23 октября 2025
Мультимодальность
Входящие данные:
- Текст
Исходящие данные:
- Текст
Цены
Оплата производится по факту за использованные токены. Цены зависят от размера контекста в промпте.
Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют
Описание модели
MiniMax-M2 — это компактная, высокоэффективная большая языковая модель, оптимизированная для сквозного кодирования и агентных рабочих процессов. С 10 миллиардами активированных параметров (всего 230 миллиардов) она обеспечивает почти передовой уровень интеллекта в области общего рассуждения, использования инструментов и выполнения многошаговых задач, сохраняя при этом низкую задержку и эффективность развертывания.
Модель превосходно справляется с генерацией кода, редактированием нескольких файлов, циклами компиляции-запуска-исправления и тестово-валидированным ремонтом, демонстрируя высокие результаты на SWE-Bench Verified, Multi-SWE-Bench и Terminal-Bench. Она также показывает конкурентоспособность в агентных оценках, таких как BrowseComp и GAIA, эффективно справляясь с долгосрочным планированием, извлечением и восстановлением после ошибок выполнения.
По данным Artificial Analysis, MiniMax-M2 занимает одно из ведущих мест среди открытых моделей для комплексного интеллекта, охватывающего математику, науку и следование инструкциям. Ее небольшой активированный след позволяет обеспечить быструю инференцию, высокую конкурентоспособность и улучшенную экономику единицы, что делает ее подходящей для крупных агентов, помощников разработчиков и приложений, ориентированных на рассуждения, требующих отзывчивости и экономической эффективности.
Чтобы избежать ухудшения производительности этой модели, MiniMax настоятельно рекомендует сохранять рассуждения между ходами.
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
import requests
import json
url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "minimax/minimax-m2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax/minimax-m2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}'