人工智慧開發已然成為一場過度競爭。更多引數、更多計算、更多 GPU。這不過是試圖透過新增更多大腦（而不是開發一個大腦）來提升智慧。每個新版本都炫耀規模而非實質。但新模型已經證明了一件事：真正的進步不僅僅在於你能做多大，而在於你能多麼巧妙地利用你所擁有的資源。
尤其是開發者，每天都能感受到這種壓力。他們不需要另一個執行成本高昂、擁有萬億引數的炫耀產品。他們需要像助手這樣實用的東西，它可以幫助除錯混亂的程式碼、跨多個檔案重構，並在不消耗資源的情況下保持上下文感知。
這就是 MiniMax M2 的用武之地。
什麼是MiniMax M2？
MiniMax M2 是由 MiniMax AI 構建的大型語言模型，旨在高效執行，效能接近 LLM 的前沿水平。理論上，它是一個擁有 2300 億個引數的模型，但實際上，它只會針對任何給定任務啟用其中約 100 億個引數。此功能類似於 Qwen3-Next 提供的功能。
您可以將其想象成一臺高效能發動機，只點火所需的氣缸。這種選擇性啟用是其核心創新：它使 M2 能夠以極低的成本和速度損失提供與大型模型相當的智慧。
MiniMax M2 的價格僅為 Claude Sonnet 的 8%，速度卻是後者的兩倍，現限時免費提供！
M2 專注於佔用開發者大部分時間的兩個領域：
- 編碼：跨真實的多檔案專案編寫、編輯、重構和除錯。
- 代理工作流：需要多步驟規劃、推理和執行的任務。
讓我們看看該模型在上述任務中進行測試時的表現如何。
動手實踐：它真的有效嗎？
任何編碼模型的試金石都是：它能在實際場景中表現良好嗎？
我能夠在 Openrouter.ai 免費測試 MiniMax M2 模型。您也可以在 MiniMax 的官方頁面上訪問該模型。
基礎數學
這個看似簡單的問題困擾了 LLM 很長時間。
提示詞：“9.11 and 9.9, which one is larger?”
輸出：
僅憑模型的思維回溯就足以證明這個問題的價值。模型一開始錯誤地假設 9.11 大於 9.9。但後來，模型彌補了這個錯誤，並給出了簡潔的解釋。這聽起來可能有點令人驚訝，但迄今為止，很多模型都未能正確回答上述問題。
創造力
一些輕鬆的笑話怎麼樣？
提示詞：“Tell me about a joke on Coffee“
輸出：
在我之前關於口頭提示的文章中，我意識到 LLM 的一個常見問題是，當被要求生成同一主題的內容時，它們會產生冗餘的輸出。但 MiniMax M2 不僅能夠識別相同的請求，還能以可區分的方式對其進行響應。這是許多知名模型都做不到的。
程式設計
讓模型用 3 種不同的語言生成“101 程式碼”。
提示詞：“Give me ‘Hello World’ code in 3 programming languages: Python, Java, C.”
輸出：
提供的三個程式碼片段令人滿意，執行時沒有任何錯誤。程式碼簡潔（對於一個簡單的程式來說就應該如此），易於理解。
工作原理：選擇性引數啟用
MiniMax M2 的巧妙之處在於它不會在每個請求上都執行整個引數集，而是隻啟用引數集中與當前任務最相關的子集，這些子集僅佔總引數數量的一小部分。
這種選擇性啟用有兩個主要作用：
- 提高速度：更少的計算意味著更快的推理時間。
- 降低成本：您無需為每個小任務都啟動一個龐大的模型。
這種設計選擇反映了人類的工作方式。您不會一次性考慮所有已知的內容。透過訪問儲存相關資訊的思維模組，我們可以簡化思維過程。M2 也是如此。
超越程式碼：代理優勢
M2 的真正優勢體現在多步推理中。大多數模型可以很好地執行一條指令，但在必須規劃、研究和調整多個步驟時就會出現問題。讓 M2 研究一個概念、綜合研究結果並提出技術解決方案，它不會失去思路。它可以自我規劃、執行和修正，處理人工智慧研究人員所說的代理工作流。
效能和效率
如果模型無法跟上真實使用者的節奏，世界上所有的理論都毫無意義。M2 速度很快，不是“大型模型的快速”，而是真正的響應速度。
由於它每次請求啟用的引數更少，因此其推理時間足夠短，可以進行互動式使用。這使得它非常適合即時程式設計助手或工作流自動化工具等響應速度至關重要的應用程式。
與最佳模型媲美的效能
在成本方面，數學計算同樣具有吸引力。更少的活動引數意味著更低的能源和基礎設施成本，這使得大規模部署變得合理。對於企業而言，這直接降低了運營成本；對於初創公司而言，這相當於自由實驗和限制 API 呼叫之間的區別。
對於開發者而言，這意味著無需再重複地向模型輸入相同的上下文。對於團隊而言，這意味著一致性：模型能夠記住跨會話的決策、命名約定和架構邏輯。
| 類別 | MiniMax-M2效能指標 | 對比平均值 | 備註 |
|---|---|---|---|
| 智力 | 人工分析智慧指數：61 | 更高 | 表明具有更優的推理能力和輸出質量 |
| 價格 | 每百萬標記0.53美元（混合比例3:1） 輸入：0.30美元 輸出：1.20美元 |
更便宜 | 大規模使用具備顯著成本效益 |
| 速度 | 84.8標記/秒 | 更慢 | 可能影響即時流式任務處理效能 |
| 延遲（TTFT） | 1.13秒 | 更低 | 首個標記響應更快，提升互動式體驗 |
| 上下文視窗 | 20萬標記 | 更小 | 對長文字或多文件場景支援有限 |
小結
我們已經瞭解了 MiniMax M2 是什麼、它如何運作以及它為何與眾不同。它是一個像開發者一樣思考、像代理一樣規劃、像商業工具一樣擴充套件的模型。它的選擇性啟用架構挑戰了業界“多多益善”的思維模式，表明 AI 的未來可能不取決於新增引數，而是取決於最佳化引數。
對於開發者來說，它是瞭解程式碼庫的編碼夥伴。對於團隊來說，它是 AI 驅動產品的經濟高效的基石。而對於整個行業來說，它暗示著下一波突破並非來自規模，而是來自精準和智慧設計。
常見問題解答
問：MiniMax M2 與其他模型有何不同？
答：它採用選擇性引數啟用技術，每個任務僅執行 230B 引數中的 10B，從而以更低的成本和延遲提供高效能。
問： Minimax M2 的編碼能力如何？
答：非常出色。它能夠理解多檔案依賴關係，執行“編譯-執行-修復”迴圈，並在 SWE-Bench Verified 等基準測試中取得了優異的成績。
問：Minimax M2 是否已投入生產？
答：是的。其高效、快速和穩定性使其非常適合在初創企業和企業環境中進行大規模生產部署。
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