MiniMax发布具有行业领先效率的开源M2 AI模型

2025年10月27日，中国AI初创公司MiniMax宣布开源其M2大语言模型，将其定位为专有解决方案的高性价比替代品。该模型在编程任务和智能体工作流方面表现尤为突出，运营成本据称仅为Anthropic的Claude Sonnet等同类模型的8%。

技术规格与架构

M2模型采用总计2300亿参数的混合专家(MoE)架构，但在推理时仅激活100亿参数。这一设计选择在保持性能的同时显著降低了计算成本。关键技术特性包括：

• 204,800 token上下文窗口
• 131,072 tokens的最大输出容量
• 针对长时间任务处理的优化

性能基准测试

由Artificial Analysis进行的独立测试显示，M2在多项指标上位居开源模型首位，包括：

• 数学能力
• 科学推理
• 指令遵循
• 编程熟练度
• 智能体工具使用

据报道，该模型在数学和编程任务上的表现甚至优于Claude3 Opus等部分闭源替代方案，同时保持适合实时应用的低延迟。

专项能力

M2在以下两个领域展现出特殊优势：

编程优化

该模型擅长：

• 代码生成
• 多文件编辑
• 编译-运行-修复循环
• 测试验证 与Claude Code和Cursor等开发者工具的无缝集成增强了其实用性。

智能体性能

该架构能可靠处理复杂工作流，包括：

• 多云平台操作
• Shell命令执行
• 浏览器交互 基准测试显示其在信息检索任务中表现卓越，并具备强大的故障恢复机制。

许可与可用性

该公司已根据宽松的Apache 2.0许可证发布M2，鼓励商业使用和修改。当前访问选项包括：

• MiniMax智能体平台和API提供的限时免费使用
• Hugging Face上提供的模型权重供本地部署 社区报告表明，相比某些专有替代方案，该模型在处理敏感查询时具有更强的事实可靠性。

模型权重可在以下地址获取：Hugging Face仓库 文档参见：MiniMax平台文档

关键点：

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| Feature | Benefit |

| MoE Architecture | Efficient parameter activation (10B/230B) |

| Large Context Window | Handles complex, long-duration tasks |

| Open Licensing | Commercial use and modification permitted |