MiniMax发布全新大模型M2,综合能力直逼GPT-5

国产与国外大模型编程能力与定价综合对比分析报告 随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型在软件开发领域的应用日益广泛。本报告对当前市场上五款具有代表性的大型语言模型进行了全面的编程能力与定价对比分析,包括国产模型KAT-Coder、GLM-4.6、Kimi K2、MiniMax M2以及国外领先模型Claude Sonnet 4.5。这些模型在代码生成、软件工程任务处理、智能体应用等核心编程领域展现出不同的技术特色和商业策略。当前AI辅助编程已成为软件开发的重要趋势,开发者和企业在选择合适的模型时,需要综合考虑性能表现、成本效益、技术生态等多个维度。 阅读详情

上海AI独角兽发布全新开源模型,在全球范围引起关注。

10月27日,澎湃新闻记者获悉,MiniMax(稀宇极智)发布并开源新一代文本大模型MiniMax-M2,在全球权威测评榜单Artificial Analysis (AA)中总分位列全球前五、开源第一,跻身全球第一梯队,与OpenAI、谷歌等硅谷巨头同台竞技,这也是中国开源大模型首次在该榜单中跻身全球前五。

在性能方面,这款大模型的速度超越谷歌旗下Claude Sonnet 4.5近一倍,而价格仅为其8%。

官方介绍,Minimax M2专为智能体和编程而生,编程能力和Agent表现出众。

而且经济高效,推理速度是Claude 3.5 Sonnet的两倍,API价格却只有8%。

Minimax表示,智能水平、速度和成本在过去被视为“不可能三角”,但随着M2的出世,这个三角被打破了。

目前,M2的完整模型权重已经开源,采用MIT协议,在线Agent平台和API也限时免费。

“让每个人都用得起AI,这是我们对AI发展的判断。我们认为AGI一定会实现,并且一定会服务大众、普惠大众。”在过去不久的世界人工智能大会(WAIC)上,MiniMax创始人闫俊杰曾表示,在他看来,中国AI企业正以“高智能、低成本”的新组合,向全球AI格局发起正面冲击。

性能对标国际,成本大幅降低

此次全新发布的M2大模型,进一步降低了大模型的使用成本:其综合成本API(接口)价格定在每百万Token输入0.3美元/2.1元人民币,以及输出1.2美元/8.4元,同时在线上提供TPS(每秒输出Token数)在100左右的推理服务(还在快速提升)。

这也意味着,其综合成本不到OpenAI旗下旗舰大模型GPT-5 (high) 的六分之一,并且不到 Claude 4.5 Sonnet的十分之一(大概为8%)。

在性能方面,MiniMax在代码(Coding)、代理(Agentic)、深度搜索(Deep Search)等多方面进行优化,通过高效的激活参数设计,实现智能、速度与成本的最佳平衡,在全球核心权威榜单上,得分超过谷歌的 Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的 Claude 4.1 等最新的 SOTA 模型。过去国产模型多在文本生成上竞争,现在 MiniMax 能在“复杂信息检索与推理”中与 GPT-5、Claude 这类 SOTA 模型并列,说明强化学习(RL)与推理优化的策略,正在奏效。

这标志着,中国开源模型首次在国际通用智能评测体系中达到“第一梯队”水准,真正进入“可与全球顶尖模型竞争”的阶段。

海外科技巨头点赞

中国大模型的日新月异,也深受海外好评。

硅谷科技巨头Meta曾在论文中提到,MiniMax的研究是近期强化学习(RL)突破的代表之一,他们在超过40万小时的实验中,采用MiniMax提出的CISPO损失函数和FP32 Head技术。

这两项技术也是MiniMax在强化学习(RL)阶段中提出的关键创新点,目标是让模型在“大规模训练”中更稳、更准、更具泛化能力,在同等算力下能“跑得更稳、学得更深、用得更顺”。

知名科技评测平台LMarena第一时间在社交媒体上向开发者推荐M2模型测试; Reddit社区技术大V在基准测试中运行了MiniMax M2,“它获得了58.3%的分数,这算是相当不错的表现”。

CoreViewHQ联合创始人兼CTO Ivan Fioravant 表示,“MiniMax-M2 的表现相当出色!甚至比 Claude 4.1 Opus 还要好,即使在实际使用中也令人印象深刻”。更有海外个人开发者接入API进行了广泛测试,并在技术社区分享真实案例。

OpenRouter 作为全球最具影响力的 AI 模型聚合与调用平台之一,其数据源于真实开发者的使用行为,极具代表性和权威性。M2在其平台上线不到两天,模型调用量已跻身全球前十。

MiniMax方面向澎湃新闻记者表示,M2专为编码与智能体任务深度优化,具备强大的端到端开发与执行能力,可实现多代码文件的自动调试与修复。这款仅有10B激活参数(总参230B)的轻量级模型,在保持卓越性能的同时,实现了更低的延迟与成本,以及更高的吞吐效率,完美契合了新兴多智能体工作流对高效协同与快速响应的需求。

凭借其在代码生成、工具调用和深度搜索方面的卓越能力,M2有望在国内金融、工业、医疗、教育、文化等众多行业的智能化转型中扮演关键角色 。

据MiniMax披露,M2发布后两周内开放全球API接口免费调用,此外将上线国内版MiniMax Agent,拥有“高效”与“专业”双模式——前者适配轻量级对话、基础编码等场景,后者则针对全栈开发、专业PPT制作等复杂需求优化,实现不同场景下的高效化,同样,MiniMax Agent在网页端与app限时免费,将普惠进行到底。

中国开源大模型实力已经引起全球震动,据外媒报道,中国企业正在研发的人工智能模型不仅智能化水平提升,使用成本也持续降低。在业内人士看来,中国在开源大模型上的突出表现,将进一步提升中国在AI产业的话语权——引导全球更多开发者跟随使用,也有利于AI整体生态的开放和完善,未来,中国在开源大模型上的竞争力无疑将继续加强,也将引导更加激烈的行业竞争。

GPT-5.6 vs Grok 4.5 vs MiniMax M3:AI大模型选型实战指南 大语言模型作为人工智能的核心技术,通过Transformer架构实现自然语言理解与生成。其原理基于海量参数学习语言规律,技术价值体现在提升人机交互效率和自动化水平。在实际应用中,开发者需要根据成本效益和性能需求进行模型选型。GPT-5.6在智能指数上达到59分,适合复杂推理场景,但每百万token成本达4.35美元;Grok 4.5以1.35美元的亲民价格和119 tokens/秒的输出速度,在实时应用中展现优势。本文通过对比分析三大模型的技术参数,为不同业务场景提供具体的选型建议和接入方案。 阅读详情

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