MiniMax-M2は今、SiliconFlowで：フロンティアスタイルのコーディングとエージェント型インテリジェンス

2025/11/05

結論: MiniMax-M2、MiniMax AIの最新のオープンソースMoEモデルがSiliconFlowで利用可能です。230Bの総パラメータと10Bのアクティブを持ち、コンパクトで効率的な形で最先端の推論、コーディング、エージェントのパフォーマンスを提供します。M2は知性、速度、コストの完璧なバランスを保ち、SiliconFlowのAPIを通じて迅速な推論と手頃な価格を実現します。SiliconFlowでMiniMax-M2を試してください - 低コストで最先端の知識を探索しましょう。

SiliconFlowは、MiniMax-M2を紹介できることを嬉しく思います。これは高度なコーディングとエージェントのワークフローに最適化されたコンパクトで強力なモデルで、私たちのプラットフォームで利用可能です。230Bの総パラメータ（10Bがアクティブ）を持ち、コーディングとエージェントのタスクで強力な性能を維持しながら、堅牢な一般知能を実現しています。10Bのアクティブパラメータを使って、より大型のモデルに匹敵する高度な推論とツール使用能力を提供します。

SiliconFlowのMiniMax-M2 APIを通じて、以下のことが期待できます：

お手頃な価格: MiniMax-M2 $0.3/M tokens (入力)と$1.2/M tokens (出力)。
192Kコンテキストウィンドウ：長いドキュメント、複雑な推論、拡張されたエージェントタスクに最適です。
実績ある実世界のパフォーマンス： Artificial Analysis ベンチマークでオープンソースモデルの中で1位にランクされ、数学、科学、指導フォロー、コーディング、エージェントタスクで優れた成績を収めています。

主要な特徴とベンチマークのパフォーマンス

今日の急速に動く知的エージェントの時代、多くのチームはまだ馴染みのあるジレンマに直面しています: 性能、コスト、速度を本当にバランスさせる単一のモデルはありません。トップレベルのモデルは最先端の結果を提供しますが、高価で遅いです。一方、軽量な代替策は、推論の深さと応答性の限界があります。

MiniMax M2はこのトレードオフを打破し、迅速な推論と卓越したコスト効率で最先端のコーディング、ツール使用、推論を提供します。SiliconFlowのAPI料金に基づいて、M2の稼働コストはClaude Sonnet 4.5より92％安く、同等のコーディングと推論能力を提供します。

高度な知能: Artificial Analysis のベンチマークにより、MiniMax-M2は数学、科学、指導フォロー、コーディング、エージェントツールの使用において非常に競争力のある一般知能を示します。合成スコアは、世界中のオープンソースモデルの中で1位です。
高度なコーディング: 開発者ワークフロー全体に対応するように設計されており、MiniMax-M2は複数ファイルの編集、コーディング実行修正ループ、およびテスト検証済み修理において優れています。Terminal-Benchおよび(Multi-)SWE-Benchスタイルのタスクにおいて、実際の端末、IDE、CIでの効果的な実施を示します。
エージェントパフォーマンス:シェル、ブラウザ、検索、コードランナーを通じて長期的なツールチェーンを計画し、実行します。BrowseCompスタイルの評価では、表面化が難しいソースを一貫して見つけ、証拠を追跡可能に保ち、不安定なステップから優雅に回復します。

SiliconFlowのMiniMax-M2 APIを使用

では、SiliconFlowのAPIを通じてClaude Codeを使用してのMiniMax-M2の実際の動作を見てみましょう。

「Reactを使用してHTML5 Canvasを使用した宇宙テーマのブロックブレーカーゲームを作成します。宇宙船パドルは矢印キーで動かし、発光するボールがエイリアンブロックを破壊します。暗い星空の背景、5行のカラフルなブロック、スコア表示、3命。命が尽きたらゲームオーバー、すべてのブロックをクリアすると勝利です。ブロック破壊時にシンプルなパーティクルエフェクトを追加し、セットアップにViteを使用。」

Claude Code

今、SiliconFlowのMiniMax-M2 APIを簡単にClaude Codeに統合できます。

ステップ1: SiliconFlow API Keyを取得

SiliconFlowダッシュボードにログインします。
API Keysセクションに移動します。
MiniMax-M2にアクセスするための新しいAPI keyを生成します。
API keyをコピーして保護します。

ステップ2: 環境変数の設定

ターミナルを開き、次の環境変数を設定します:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"
export ANTHROPIC_MODEL="MiniMaxAI/MiniMax-M2"  # You can modify this to use other models as needed
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_SILICONFLOW_API_KEY" # Please replace with your actual API Key

ステップ3: MiniMax-M2でClaude Codeを使い始める

プロジェクトディレクトリに移動し、Claude Codeを起動します:

cd

今後、Claude CodeはSiliconFlowのAPIサービスを通じてMiniMax-M2を使用してすべてのコーディング支援を提供します！

さらに、SiliconFlowのMiniMax-M2モデルに gen-cliやClineを通じてアクセスできます。

Gen-CLI

Gen-CLI はオープンソースのGemini-CLIに基づいており、現在GitHubで利用可能です。次のステップに従ってインストールします:

システムにNode.js 18以上をインストール済みを確認します。
API key環境変数をセットします:

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Gen-CLIを実行します:

npxを通じて:

npx https://github.com/gen-cli/gen-cli

またはnpmを通してインストールします:

npm install -g @gen-cli/gen-cli
gen

すぐに始めましょう

探索: MiniMax-M2をSiliconFlow Playgroundで試してみてください。
統合: 当社のOpenAI互換APIを使用。SiliconFlow APIドキュメンテーションで完全なAPI仕様を探ります。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Please provide information about a person in the following JSON format:"
        }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "stream": True,
    "enable_thinking": False,
    "temperature": 0.1,
    "response_format": {"type": "json_object"}
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)