МиниМакс-М2 Теперь на SiliconFlow: Кодирование в стиле Frontier и Агентский интеллект

5 нояб. 2025 г.

Содержание

Коротко о главном: MiniMax-M2, последняя открытая MoE Model от MiniMax AI, теперь доступна на SiliconFlow. С 230B общих параметров и 10B активных, она обеспечивает передовые возможности рассуждений, кодирования и агентской производительности в компактной, эффективной форме. M2 находит идеальный баланс между интеллектом, скоростью и стоимостью, достигая высоких результатов тестов, предлагая при этом быструю Inference и доступную цену через API SiliconFlow. Попробуйте MiniMax-M2 на SiliconFlow — исследуйте интеллект на передовой по частичной стоимости.

SiliconFlow рад представить MiniMax-M2, компактную, но мощную Model, разработанную для продвинутых задач кодирования и агентских рабочих процессов, которая теперь доступна на нашей платформе. Это компактная и эффективная MoE Model (230B общих параметров с 10B активных), разработанная для высокой производительности в задачах кодирования и агентской работе, сохраняя при этом надежный общий интеллект. С 10B активных параметров, она обеспечивает продвинутые возможности рассуждения и использования инструментов, сопоставимые с более крупными моделями.

Через MiniMax-M2 API от SiliconFlow вы можете ожидать:

Доступная цена: MiniMax-M2 $0.3/M tokens (Input) и $1.2/M tokens (Output).
192K Оконный контекст: Идеально подходит для длинных документов, сложного рассуждения и расширенных агентских задач.
Доказанная реальная производительность: Занимает #1 среди открытых моделей на бенчмарках Artificial Analysis, превосходит в математике, науке, следовании инструкциям, кодировании и агентских задачах.

Основные характеристики и производительность в бенчмарках

В стремительно развивающуюся эпоху интеллектуальных агентов большинство команд все еще сталкиваются со знакомой дилеммой: ни одна Model на самом деле не балансирует производительность, стоимость и скорость. Модели высшего уровня предоставляют результаты мирового уровня, но они дорогие и медленные, в то время как более легкие альтернативы доступны по цене, но ограничены в глубине рассуждений и реакции.

MiniMax M2 позиционируется для разрыва этого компромисса, обеспечивая кодирование мирового уровня, использование инструментов и рассуждение с быстрой Inference и исключительной экономической эффективностью. Основываясь на ценах API SiliconFlow, запуск M2 стоит примерно на 92% меньше, чем у **Claude Sonnet 4.5** — обеспечивая сопоставимые возможности кодирования и рассуждения.

Превосходный интеллект: Согласно бенчмаркам от Artificial Analysis, MiniMax-M2 демонстрирует высоко конкурентоспособный общий интеллект в математике, науке, следовании инструкциям, кодировании и использовании агентских инструментов. Её составной балл занимает #1 среди открытых моделей по всему миру.
Продвинутое кодирование: Разработана для полного цикла работы разработчиков, MiniMax-M2 превосходна в многослойных редактированиях, циклах кодирования-прогона-исправления и тестовых проверках. Высокая производительность на задачах типа Terminal-Bench и (Multi-)SWE-Bench демонстрирует практическую эффективность в терминалах, IDE и CI во всех языках.
Производительность агента: Планирует и выполняет длительные цепочки инструментов через оболочку, браузер, поиск и выполнение кода. В оценках типа BrowseComp она последовательно находит трудно доступные источники, хранит доказательства в следах и грациозно восстанавливается от нестабильных шагов.

Используйте MiniMax-M2 API от SiliconFlow

Давайте взглянем на MiniMax-M2 в действии — запущенный на API SiliconFlow через Claude Code, разбирающегося с реальной задачей кодирования:

"Создайте игру в стиле космического аркадного брейкера на React с использованием HTML5 Canvas. Космический корабль-ракетка двигается стрелками, светящийся шар отскакивает, чтобы уничтожать кирпичи пришельцев. Добавьте темный звездный фон, 5 рядов цветных кирпичей, отображение счета и 3 жизни. Игра заканчивается, когда заканчиваются жизни, победа наступает, когда все кирпичи уничтожены. Добавьте простые частицы эффекта при разрушении кирпичей и используйте Vite для настройки."

Claude Code

Теперь вы можете легко интегрировать API SiliconFlow's MiniMax-M2 в **Claude Code**.

Шаг 1: Получите ваш API Key от SiliconFlow

Войдите в свой рабочий стол SiliconFlow.
Перейдите в раздел ключей API.
Сгенерируйте новый API Key для доступа к MiniMax-M2 .
Скопируйте и защитите ваш API Key.

Шаг 2: Настройте переменные среды

Откройте ваш терминал и установите следующие переменные среды:

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

Шаг 3: Начните использовать Claude Code с MiniMax-M2

Перейдите в ваш проект и запустите Claude Code:

cd

Claude Code теперь будет использовать MiniMax-M2 через API от SiliconFlow для всех ваших нужд в поддержке кодирования!

Более того, вы также можете получить доступ к Model MiniMax-M2 от SiliconFlow через gen-cli и Cline.

Gen-CLI

Gen-CLI построена на открытом Gemini-CLI и теперь доступна на GitHub. Установите, используя следующие шаги:

Убедитесь, что в вашей системе установлена версия Node.js 18+.
Установите переменную среды API key:

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Запустите Gen-CLI:

Через npx:

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

Или установите через npm:

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

Начните сразу

Иследуйте: Попробуйте MiniMax-M2 в SiliconFlow Playground.
Интеграция: Используйте наш совместимый с OpenAI API. Изучите полные спецификации API в документации по API SiliconFlow.

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)