미니맥스-M2가 이제 SiliconFlow에서 사용 가능합니다: 최전선 스타일의 코딩과 에이전틱 인텔리전스

2025. 11. 5.

요약: MiniMax-M2, 최신 오픈 소스 MoE Model인 MiniMax AI가 지금 SiliconFlow에서 이용 가능합니다. 230B의 총 매개변수와 활성 매개변수 10B로, 컴팩트하고 효율적인 형태로 최첨단 수준의 추론, 코딩 및 에이전트 성능을 제공합니다. M2는 지능, 속도 및 비용 간의 완벽한 균형을 이뤄, 뛰어난 벤치마크 결과를 달성하면서도 SiliconFlow의 API를 통해 빠른 추론과 합리적인 가격을 제공합니다. SiliconFlow에서 MiniMax-M2 시도해 보세요 — 부분적인 비용으로 최첨단 지능을 탐구하세요.

SiliconFlow는 고급 코딩과 에이전트 워크플로우를 위해 설계된 컴팩트하지만 강력한 Model인 MiniMax-M2를 자사 플랫폼에서 소개하게 되어 기쁩니다. 이는 뛰어난 코딩 및 에이전트 작업 성능을 유지하면서 견고한 일반 지능을 유지하도록 설계된 컴팩트하고 효율적인 MoE Model입니다 (총 매개변수 230B와 10B 활성화). 10B 활성 매개변수로, 더 큰 Model에 비교하여 고급 추론 및 도구 사용 기능을 제공합니다.

SiliconFlow의 MiniMax-M2 API를 통해 기대할 수 있는 사항은 다음과 같습니다:

예산 친화적인 가격: MiniMax-M2 $0.3/M tokens (Input) 및 $1.2/M tokens (Output).
192K 콘텍스트 윈도우: 긴 문서, 복잡한 추론 및 확장된 에이전트 작업에 이상적입니다.
입증된 실제 성능: Artificial Analysis 벤치마크에서 #1로 순위가 높은 오픈 소스 Model이며, 수학, 과학, 명령 따라하기, 코딩 및 에이전트 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다.

주요 특징 & 벤치마크 성능

현대의 빠르게 움직이는 지능 에이전트 시대에, 대부분의 팀은 여전히 익숙한 딜레마에 직면합니다. 단일 Model은 진정으로 성능, 비용, 속도를 균형 있게 제공하지 못합니다. 최고 등급의 Model은 최첨단 수준의 결과를 제공하지만 비싸고 느리며, 더 가벼운 대안은 합리적이지만 제한된 추론 깊이와 응답성을 가지고 있습니다.

MiniMax M2는 이 트레이드 오프를 해소하려고, 빠른 추론과 우수한 비용 효율성을 제공하면서 최첨단 코딩, 도구 사용 및 추론을 제공합니다. SiliconFlow의 API 가격을 기준으로, M2 실행 비용은 약 92% 저렴하며**Claude Sonnet 4.5**에 비해 비교 가능한 코딩 및 추론 기능을 제공합니다.

우수한 지능: Artificial Analysis 벤치마크에 따르면, MiniMax-M2는 수학, 과학, 명령 따라하기, 코딩, 에이전트 도구 사용 전반에서 전 세계적으로 오픈 소스 Model 중에서 #1로 순위가 높게 뛰어난 일반 지능을 보입니다.
고급 코딩: 개발자 워크플로의 전 과정을 대비해 설계된 MiniMax-M2는 다중 파일 편집, 코딩-실행-수정 루프 및 테스트 검증 수리에 뛰어나며, Terminal-Bench 및 (Multi-)SWE-Bench 스타일의 작업에서 터미널, IDE 및 CI에서 실용적인 효과를 입증합니다.
에이전트 성능: 쉘, 브라우저, 검색 및 코드 실행기를 통해 장기 도구 체인을 계획하고 실행합니다. BrowseComp 스타일의 평가에서 지속적으로 찾기 어려운 소스를 찾아내고, 증거를 추적 가능하게 유지하며, 실패한 단계에서 유려하게 회복합니다.

SiliconFlow의 MiniMax-M2 API 사용하기

실제로 작동하는 MiniMax-M2 — SiliconFlow의 API를 통해 Claude Code에서 사용되는 것을 살펴봅시다:

"HTML5 Canvas를 사용하여 React로 우주 테마의 벽돌 깨기 게임을 만듭니다. 우주선 패들이 화살표 키로 움직이고, 빛나는 공이 튕겨져 외계인 벽돌을 파괴합니다. 어두운 별 배경, 다채로운 벽돌 5줄, 점수 표시, 3개의 목숨을 포함하세요. 목숨이 다 떨어지면 게임 오버, 모든 벽돌을 깨면 승리입니다. 벽돌이 깨질 때 간단한 입자 효과를 추가하고 설정에 Vite를 사용하세요."

Claude Code

이제 SiliconFlow의 MiniMax-M2 API를 **Claude Code**와 쉽게 통합할 수 있습니다.

1단계: SiliconFlow API Key 받기

SiliconFlow 대시보드에 로그인하세요.
API Keys 섹션으로 이동하세요.
MiniMax-M2 액세스를 위한 새로운 API Key를 생성하세요.
API Key를 복사하여 안전하게 보관하세요.

2단계: 환경 변수를 구성하세요

터미널을 열고 다음과 같은 환경 변수를 설정하세요:

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

3단계: Claude Code와 MiniMax-M2 사용 시작

프로젝트 디렉토리로 이동하여 Claude Code를 시작하세요:

cd

이제 Claude Code는 SiliconFlow의 API 서비스를 통해 MiniMax-M2를 사용하여 모든 코딩 지원 요구 사항을 처리합니다!

게다가 SiliconFlow의 MiniMax-M2 Model을 gen-cli 및 Cline을 통해서도 접근할 수 있습니다.

Gen-CLI

Gen-CLI는 오픈 소스 Gemini-CLI를 기반으로 하며 이제 GitHub에서 이용 가능합니다. 다음 단계에 따라 설치하세요:

시스템에 Node.js 18+가 설치되어 있는지 확인하세요.
API key 환경 변수를 설정하세요:

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Gen-CLI 실행:

npx를 통해 실행:

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

또는 npm을 통해 설치:

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

즉시 시작하세요

탐색: MiniMax-M2를 SiliconFlow Playground에서 시도해보세요.
통합: OpenAI 호환 API를 사용하세요. SiliconFlow API 문서에서 전체 API 사양을 탐색하세요.

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)