รายการแรกคือแหล่งที่มาของหมุดเสมอ ความเชื่อมั่นโดยรวมคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแต่ละแหล่งอ้างอิงสนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดด้านบนมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุด
โพสต์ข่าวของ MiniMax ลงวันที่ 2025.12.23 และระบุว่า API ของ M2.1 เปิดใช้งานแล้วบน Open Platform และน้ำหนักโมเดลเป็นโอเพนซอร์ส; OpenRouter[5] แสดงรายการ minimax/minimax-m2.1 ในวันที่ 23 ธันวาคม 2025 และ Artificial Analysis[4] ระบุวันที่ 23 ธันวาคม 2025 ขณะที่ที่เก็บ Hugging Face[6] ถูกสร้างเมื่อวันที่ 20 ธันวาคม และอัปโหลดน้ำหนักเมื่อวันที่ 21 ธันวาคม
Technical paper for the M2 series (submitted 26 May 2026): mixture-of-experts models with 229.9B total and 9.8B activated parameters, trained with agent-driven data pipelines and the Forge RL system, covering M2 through M2.7.[1]
Kilo Code blog, 5 Jan 2026: M2.1 is a faster, more powerful upgrade to M2 with 230B total and 10B active parameters and nearly 200,000 Hugging Face[6] downloads, free in Kilo for a limited time as M2 free access is phased out.
Artificial Analysis: open-weights text model released 23 December 2025, 230B total and 10B active parameters, 205k context, $0.30 and $1.20 per million input and output tokens, Intelligence Index 21 (estimated) and marked deprecated in favour of MiniMax[1]-M2.5.
OpenRouter listing (read from its models API): MiniMax[1]: MiniMax M2.1, added 23 Dec 2025, 204,800-token context, 10 billion activated parameters, $0.30 per million input and $1.20 per million output tokens.
มีอะไรขาดหรือผิดไหม บอกด้วยคำพูดของคุณเอง: ลิงก์ที่สนับสนุนหมุดนี้ วันที่เริ่มหรือสิ้นสุดที่ต่างออกไปพร้อมเหตุผล หรือข้อเท็จจริงที่ขาดหรือผิด AI จะตรวจสอบกับแหล่งที่มาของหมุด ค้นหาแหล่งที่ดีกว่า และเพิ่มหน้าที่สนับสนุนคุณ แหล่งที่มาของหมุดเองยังคงมีน้ำหนักมากที่สุด รูปภาพที่แสดงสิ่งอื่นหรือแสดงได้ไม่ดีก็จะถูกตรวจสอบ และเลื่อนลงหรือแทนที่
ชื่อต้นฉบับ: MiniMax-M2.1 Released
ตารางของ MiniMax จากการ์ดโมเดล ที่รวมเข้าด้วยกัน; "-" หมายถึงไม่มีการรายงาน[6].
| เกณฑ์มาตรฐาน | MiniMax-M2.1 | MiniMax-M2 | Claude Sonnet 4.5 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | GPT-5.2 (thinking) | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 74.0 | 69.4 | 77.2 | 80.9 | 78.0 | 80.0 | 73.1 |
| Multi-SWE-bench | 49.4 | 36.2 | 44.3 | 50.0 | 42.7 | - | 37.4 |
| SWE-bench Multilingual | 72.5 | 56.5 | 68 | 77.5 | 65.0 | 72.0 | 70.2 |
| Terminal-bench 2.0 | 47.9 | 30.0 | 50.0 | 57.8 | 54.2 | 54.0 | 46.4 |
| SWT-bench | 69.3 | 32.8 | 69.5 | 80.2 | 79.7 | 80.7 | 62.0 |
| VIBE (average) | 88.6 | 67.5 | 85.2 | 90.7 | 82.4 | - | - |
| Toolathlon | 43.5 | 16.7 | 38.9 | 43.5 | 36.4 | 41.7 | 35.2 |
| BrowseComp | 47.4 | 44.0 | 19.6 | 37.0 | 37.8 | 65.8 | 51.4 |
| AIME25 | 83.0 | 78.0 | 88.0 | 91.0 | 96.0 | 98.0 | 92.0 |
| MMLU-Pro | 88.0 | 82.0 | 88.0 | 90.0 | 90.0 | 87.0 | 86.0 |
| GPQA-Diamond | 83.0 | 78.0 | 83.0 | 87.0 | 91.0 | 90.0 | 84.0 |
| HLE (ไม่ใช้เครื่องมือ) | 22.2 | 12.5 | 17.3 | 28.4 | 37.2 | 31.4 | 22.2 |
| LiveCodeBench | 81.0 | 83.0 | 71.0 | 87.0 | 92.0 | 89.0 | 86.0 |
| IFBench | 70.0 | 72.0 | 57.0 | 58.0 | 70.0 | 75.0 | 61.0 |
| tau2-Bench Telecom | 87.0 | 87.0 | 78.0 | 90.0 | 87.0 | 85.0 | 91.0 |