MiniMax-M2.1
Acerca de MiniMax-M2.1
MiniMax-M2.1 es un modelo de lenguaje de gran tamaño de código abierto optimizado para capacidades agénticas, que destaca en programación, uso de herramientas, seguimiento de instrucciones y planificación a largo plazo. Es compatible con el desarrollo de software multilingüe y flujos de trabajo complejos de varios pasos, logrando un 74,0 en SWE-bench Verified y superando a Claude Sonnet 4.5 en escenarios multilingües.
Descubra cómo las capacidades agénticas de MiniMax-M2.1, su destreza de codificación y su planificación de largo alcance resuelven desafíos complejos y de múltiples pasos en diversos dominios.
Agente de código multilingüe
Automatice el desarrollo full-stack en diversos lenguajes, desde el diseño inicial hasta el despliegue, gestionando tareas de codificación complejas y de múltiples pasos.
Ejemplo de caso de uso:
"Desarrollo de un backend de comercio electrónico completo en Python y un frontend en React, integrando una pasarela de pago y desplegándolo en AWS, todo mediante planificación agéntica."
Automatización de flujos de trabajo complejos
Diseñe y ejecute flujos de trabajo complejos de múltiples pasos seleccionando y utilizando de manera inteligente diversas herramientas y APIs para lograr objetivos a largo plazo.
Ejemplo de caso de uso:
"Automatización de una canalización de datos: obtención de datos de Salesforce, limpieza con un script personalizado en Python y generación de informes de Tableau, adaptándose a los cambios de esquema."
Remediación proactiva de sistemas
Supervise de forma continua sistemas en producción, identifique cuellos de botella de rendimiento, fallos de seguridad y errores lógicos, para luego generar y aplicar correcciones.
Ejemplo de caso de uso:
"Detección de una condición de carrera en un microservicio de Go, generación automática de un parche de mutex y despliegue en el entorno de pruebas para su validación."
Tutoría técnica avanzada
Ofrezca orientación interactiva paso a paso para aprender conceptos de programación complejos, depurar el código de los estudiantes y sugerir soluciones óptimas.
Ejemplo de caso de uso:
"Orientación a un estudiante en la creación de un modelo de aprendizaje automático con PyTorch, explicando las capas, depurando errores de tensores y sugiriendo refactorizaciones para mejorar la eficiencia."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Transformer
Calibrado
No
Mezcla de expertos
No
Parámetros totales
230B
Parámetros activados
230B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
197K
Tokens máximos
131K
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MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
Contexto total:
197K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
Contexto total:
197K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
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/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M3
Contexto total:
1049K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.5
Contexto total:
197K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
