MiniMax 又憋了个大的，M2.1 直接改写大模型玩法

认识 MiniMax-M2.1

今天，MiniMax团队将 MiniMax-M2.1 交给开源社区。这次发布不仅仅是参数更新，而是向顶级智能代理能力迈出的重要一步。

M2.1 的构建旨在打破高性能代理必须封闭模型的刻板印象。专门优化了该模型，以增强其在编码、工具使用、指令遵循和长远规划方面的稳健性。从自动化多语言软件开发到执行复杂的多步骤办公流程，MiniMax-M2.1 赋予开发者构建下一代自主应用的能力——同时保持完全透明、可控和可访问。

MiniMax团队相信，真正的智能应该触手可及。M2.1 是MiniMax团队对未来的承诺，也是您手中的一款强大新工具。

如何使用

• • MiniMax-M2.1 API 已在 MiniMax 开放平台上线: https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
• • MiniMax团队的产品 MiniMax Agent，基于 MiniMax-M2.1，现在已公开可用: https://agent.minimax.io/
• • MiniMax-M2.1 模型权重现已开源，允许本地部署和使用: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.1

性能指标

MiniMax-M2.1 在核心软件工程排行榜上实现了显著的飞跃。尤其在多语言场景中表现出色，超越了 Claude Sonnet 4.5，并接近 Claude Opus 4.5。

基准测试	MiniMax-M2.1	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4.5	Claude Opus 4.5	Gemini 3 Pro	GPT-5.2 (thinking)	DeepSeek V3.2
SWE-bench Verified	74.0	69.4	77.2	80.9	78.0	80.0	73.1
Multi-SWE-bench	49.4	36.2	44.3	50.0	42.7	x	37.4
SWE-bench Multilingual	72.5	56.5	68	77.5	65.0	72.0	70.2
Terminal-bench 2.0	47.9	30.0	50.0	57.8	54.2	54.0	46.4

MiniMax-M2.1 在 SWE-bench Verified 上的表现突出，展示了其在不同框架下的卓越泛化能力和稳健性。

此外，在特定基准测试中，包括测试用例生成、代码性能优化、代码审查和指令遵循，MiniMax-M2.1 相较于 M2 展现了全面的改进。在这些专业领域中，它的表现始终与 Claude Sonnet 4.5 相当或更优。

基准测试	MiniMax-M2.1	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4.5	Claude Opus 4.5	Gemini 3 Pro	GPT-5.2 (thinking)	DeepSeek V3.2
SWE-bench Verified (Droid)	71.3	68.1	72.3	75.2	x	x	67.0
SWE-bench Verified (mini-swe-agent)	67.0	61.0	70.6	74.4	71.8	74.2	60.0
SWT-bench	69.3	32.8	69.5	80.2	79.7	80.7	62.0
SWE-Perf	3.1	1.4	3.0	4.7	6.5	3.6	0.9
SWE-Review	8.9	3.4	10.5	16.2	x	x	6.4
OctoCodingbench	26.1	13.3	22.8	36.2	22.9	x	26.0

为了评估模型从零到一构建完整、功能性应用的全栈能力，MiniMax团队建立了一个新的基准： VIBE (Visual & Interactive Benchmark for Execution in Application Development)。该套件包含五个核心子集：Web、Simulation、Android、iOS 和 Backend。与传统基准不同，VIBE 利用创新的 Agent-as-a-Verifier (AaaV) 范式，在真实运行环境中自动评估生成应用的交互逻辑和视觉美学。

MiniMax-M2.1 在 VIBE 综合基准上表现出色，平均得分为 88.6，展示了强大的全栈开发能力。特别是在 VIBE-Web (91.5) 和 VIBE-Android (89.7) 子集上表现优异。

基准测试	MiniMax-M2.1	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4.5	Claude Opus 4.5	Gemini 3 Pro
VIBE (平均)	88.6	67.5	85.2	90.7	82.4
VIBE-Web	91.5	80.4	87.3	89.1	89.5
VIBE-Simulation	87.1	77.0	79.1	84.0	89.2
VIBE-Android	89.7	69.2	87.5	92.2	78.7
VIBE-iOS	88.0	39.5	81.2	90.0	75.8
VIBE-Backend	86.7	67.8	90.8	98.0	78.7

MiniMax-M2.1 在长远工具使用和综合智能指标上也表现出稳步提升。

基准测试	MiniMax-M2.1	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4.5	Claude Opus 4.5	Gemini 3 Pro	GPT-5.2 (thinking)	DeepSeek V3.2
Toolathlon	43.5	16.7	38.9	43.5	36.4	41.7	35.2
BrowseComp	47.4	44.0	19.6	37.0	37.8	65.8	51.4
BrowseComp (context management)	62.0	56.9	26.1	57.8	59.2	70.0	67.6
AIME25	83.0	78.0	88.0	91.0	96.0	98.0	92.0
MMLU-Pro	88.0	82.0	88.0	90.0	90.0	87.0	86.0
GPQA-D	83.0	78.0	83.0	87.0	91.0	90.0	84.0
HLE w/o tools	22.2	12.5	17.3	28.4	37.2	31.4	22.2
LCB	81.0	83.0	71.0	87.0	92.0	89.0	86.0
SciCode	41.0	36.0	45.0	50.0	56.0	52.0	39.0
IFBench	70.0	72.0	57.0	58.0	70.0	75.0	61.0
AA-LCR	62.0	61.0	66.0	74.0	71.0	73.0	65.0
𝜏²-Bench Telecom	87.0	87.0	78.0	90.0	87.0	85.0	91.0

本地部署指南

环境要求

• • OS：Linux
• • Python：3.9 - 3.12
• • GPU：

• • compute capability 7.0 or higher
• • 显存需求：权重需要 220 GB，每 1M 上下文 token 需要 240 GB

以下为推荐配置，实际需求请根据业务场景调整：

• • 96G x4 GPU：支持 40 万 token 的总上下文。
• • 144G x8 GPU：支持长达 300 万 token 的总上下文。

MiniMax团队推荐使用以下推理框架（按字母顺序排列）来服务模型：

SGLang

MiniMax团队推荐使用 SGLang 来服务 MiniMax-M2.1。
建议在全新的 Python 环境中安装 SGLang:

uv venvsource .venv/bin/activategit clone https://github.com/sgl-project/sglangcd sglanguv pip install -e "python" --prerelease=allow

运行如下命令启动 SGLang 服务器，SGLang 会自动从 Huggingface 下载并缓存 MiniMax-M2.1 模型。

4 卡部署命令：

python -m sglang.launch_server \    --model-path MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 \    --tp-size 4 \    --tool-call-parser minimax-m2 \    --reasoning-parser minimax-append-think \    --host 0.0.0.0 \    --trust-remote-code \    --port 8000 \    --mem-fraction-static 0.85

8 卡部署命令：

python -m sglang.launch_server \    --model-path MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 \    --tp-size 8 \    --ep-size 8 \    --tool-call-parser minimax-m2 \    --trust-remote-code \    --host 0.0.0.0 \    --reasoning-parser minimax-append-think \    --port 8000 \    --mem-fraction-static 0.85

vLLM

MiniMax团队推荐使用 [vLLM] https://github.com/vllm-project/vllm 来服务 MiniMax-M2.1。

使用 Python 部署

建议使用虚拟环境（如 venv、conda、uv）以避免依赖冲突。

建议在全新的 Python 环境中安装 vLLM：

uv venvsource .venv/bin/activateuv pip install -U vllm --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

运行如下命令启动 vLLM 服务器，vLLM 会自动从 Huggingface 下载并缓存 MiniMax-M2.1 模型。

4 卡部署命令：

SAFETENSORS_FAST_GPU=1 vllm serve \    MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 --trust-remote-code \    --tensor-parallel-size 4 \    --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser minimax_m2 \    --reasoning-parser minimax_m2_append_think

8 卡部署命令：

SAFETENSORS_FAST_GPU=1 vllm serve \    MiniMaxAI/MiniMax-M2.1 --trust-remote-code \    --enable_expert_parallel --tensor-parallel-size 8 \    --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser minimax_m2 \    --reasoning-parser minimax_m2_append_think

Transformers

MiniMax团队也支持使用 Transformers 来服务 MiniMax-M2.1。

建议在全新的 Python 环境中安装 Transformers:

uv pip install transformers==4.57.1 torch accelerate --torch-backend=auto

运行如下 Python 命令运行模型，Transformers 会自动从 Huggingface 下载并缓存 MiniMax-M2.1 模型。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfigimport torchMODEL_PATH = "MiniMaxAI/MiniMax-M2.1"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(    MODEL_PATH,    device_map="auto",    trust_remote_code=True,)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)messages = [    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "What is your favourite condiment?"}]},    {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"}]},    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Do you have mayonnaise recipes?"}]}]model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to("cuda")generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=100, generation_config=model.generation_config)response = tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]print(response)

测试部署

启动后，可以通过如下命令测试 vLLM OpenAI 兼容接口：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \    -H "Content-Type: application/json" \    -d '{        "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.1",        "messages": [            {"role": "system", "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}]},            {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Who won the world series in 2020?"}]}        ]    }'

推理参数

MiniMax团队推荐使用以下参数以获得最佳性能：temperature=1.0，top_p = 0.95，top_k = 40。默认系统提示：

You are a helpful assistant. Your name is MiniMax-M2.1 and is built by MiniMax.

---

如果你看到这里，说明你已经意识到：

大模型真正的差距，早就不只在参数和榜单上了。

像 MiniMax M2.1 这样的变化，其实只是一个开始。

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