MiniMax M2
MiniMax M2 是一款紧凑高效的大语言模型，专为端到端编码与智能体工作流程优化设计。它拥有100亿激活参数、总计2300亿参数，在通用推理等任务中可提供接近前沿水平的智能表现，能适配各类需要高效处理编码及智能体相关任务的场景，助力开发者简化工作流程，提升任务处理的精准度与效率。
上下文 205K会用工具结构化输出深度推理
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
- 回答前会强制深度思考，复杂题更稳，但可能更慢更贵
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
这款模型还没有公开智能指数，评测榜暂时排不上。
去评测榜看其它模型大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.255/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$1.02/M
模型生成回复的费用，通常更贵
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.18（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台“先想清楚再开口”的模型。
- 必须先思考再回答，关闭不了——难题更稳，简单题也可能偏慢
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
对战表现
Design Arena：模型两两对比时的相对强弱
| 分类 | 相对实力 | 胜率 | 场次 |
|---|---|---|---|
| 3d | 1142 | 48.3% | - |
| codecategories | 1159 | 48.1% | - |
| dataviz | 1161 | 50% | - |
| gamedev | 1154 | 48.1% | - |
| svg | 1140 | 55.3% | - |
| uicomponent | 1163 | 49.2% | - |
| website | 1162 | 48% | - |