MiniMax-M2 现已在 SiliconFlow 上：前沿风格编码和智能代理

​总结：MiniMax-M2​，来自 MiniMax AI 的最新开源 MoE 模型，现在可以在 ​SiliconFlow​ 上使用。通过 ​总参数230B，活跃参数10B ​，它以紧凑、高效的形式提供前沿的推理、编码和工具使用性能。M2 在 智能、速度和成本之间实现了完美平衡​，在提供 快速推理和实惠定价 方面通过 SiliconFlow 的 API 达到顶级基准结果。 在SiliconFlow尝试MiniMax-M2——以低成本探索前沿智能。

SiliconFlow 很高兴推出 ​MiniMax-M2​，这是一个为高级编码和工具使用工作流设计的紧凑而强大的模型，现在可以在我们的平台上使用。它是一个紧凑而高效的 MoE 模型（总参数230B，活跃参数10B），专为强大的编码和工具使用任务而设计，同时保持稳健的通用智能。凭借10B的活跃参数，它提供了与更大模型相似的高级推理和工具使用能力。

通过 SiliconFlow 的 MiniMax-M2 API，您可以期望：

• ​经济实惠的定价​：MiniMax-M2 0.3美元/百万token（输入）和1.2美元/百万token（输出）。

• 1​92​K​​ 上下文窗口：​完美契合长文档、复杂推理和扩展的工具使用任务。

• 经验证的实际性能：在Artificial Analysis基准测试中，开放源码模型中排名第1名，在数学、科学、指令执行、编码和工具使用任务中表现出色。

关键特性和基准性能

在当今快节奏的智能代理时代，大多数团队仍面临一个熟悉的难题：没有单一模型能够真正平衡 ​性能、成本和速度​。顶级模型提供前沿级别的结果，但​ 昂贵且缓慢​，而较轻的替代品在推理深度和响应性方面体积虽小却

廉价且有限。

MiniMax M2 定位于打破这种权衡，在提供前沿级编码、工具使用和推理的同时具有快速推理和卓越的成本效率。根据 SiliconFlow 的 API定价，运行 M2 的成本约为 比​ ​ **Claude Sonnet 4.5** 低 92%——同时提供 ​可比的编码和推理能力​。

• 卓越的智能：根据Artificial Analysis的基准，MiniMax-M2 在数学、科学、指令执行、编码和工具使用性能方面表现出非常高的通用智能竞争力。其综合得分在 全球开源模型中排名第1名​。

  
  

  

• 高级编码：为端到端开发者工作流程设计，MiniMax-M2 在多文件编辑、编码-运行-修复循环和测试验证修复方面表现出色。在Terminal-Bench和(Multi-)SWE-Bench风格的任务中表现出终端、IDE和CI中的实际有效性。

• 代理性能：在shell、浏览器、检索和代码运行器中计划和执行长周期工具链。在BrowseComp风格评估中，它始终定位难以展示的来源，保持证据可追溯，并从不稳定的步骤中优雅地恢复。

使用SiliconFlow的MiniMax-M2 API

我们来看一下MiniMax-M2的实际运行 ——通过​Claude Code 使用 SiliconFlow的API，解决一个真实世界的编码任务：

"使用HTML5 Canvas在React中创建一个以太空为主题的打砖块游戏。飞船挡板用箭头键移动，发光的球通过反弹摧毁外星砖块。包括黑暗的星空背景、5行彩色砖块、得分显示和3条命。生命用完时游戏结束，清除所有砖块即获胜。当砖块破碎时添加简单的粒子效果并使用Vite进行设置。"

Claude Code

现在，您可以轻松地将SiliconFlow的MiniMax-M2 API 集成到 ​​​**Claude Code**​。

步骤 1：获取您的SiliconFlow API Key

1. 登录您的SiliconFlow控制面板。

2. 导航到API Keys部分。

3. 为 MiniMax-M2 生成新的 API Key​ ​访问。

4. 复制并保护您的API Key。

步骤 2：配置环境变量

打开您的终端并设置以下环境变量：

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

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

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

步骤 3：开始使用Claude Code和MiniMax-M2 ​

导航到您的项目目录并启动Claude Code：

cd

cd

cd

Claude Code 现在将通过 SiliconFlow 的 API 服务使用 MiniMax-M2 满足您的所有编码协助需求！

此外，您还可以通过 gen-cli 和 Cline 访问 SiliconFlow 的 MiniMax-M2​ ​模型。

Gen-CLI

Gen-CLI 基于开源的 Gemini-CLI，现在可在 GitHub 上使用。请按照以下步骤安装：

1. 确保您的系统安装了 Node.js 18+。

2. 设置API Key环境变量：

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export SILICONFLOW_API_KEY="YOUR_API_KEY"

3. 运行 Gen-CLI：

通过 npx:

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

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

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

或通过 npm 安装：

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

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

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

立即开始使用

1. 探索：在MiniMax-M2中试用SiliconFlow模型广场。

2. 集成：使用我们的 OpenAI 兼容API。在SiliconFlow API 文档中探索完整的API规范。

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)

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)

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)

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