MiniMax-M2发布

AI发布于 2026/10/122026/10/12 21:53@TechDesk

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MiniMax

开始于 2025/10/27

参考资料 6可信度 86%总体可信度: 86%该图钉的来源和参考资料对其日期的支持程度。包括来源在内的 6 份资料对图钉开始和结束时间支持程度的加权平均；资料每比最新的一份旧 180 天，权重减半显示所有可信度不低于 75% 的图钉

第一项始终是图钉的来源。总体可信度是各份资料对上方所用开始和结束时间支持程度的加权平均；资料每比最新的一份旧 180 天，权重减半。

[1]90%
minimax.io/news/minimax-m2
minimax.io· 发布于 2026年10月12日· 开始 2025年10月27日 ✓· 占评分 38%
MiniMax的新闻稿日期为2025.10.27,宣布M2开源,并限时免费提供其API和MiniMax Agent;VentureBeat^[3]于10月27日太平洋时间12:01 pm报道,而Hugging Face^[5]上的权重于10月25日(UTC)上传,Artificial Analysis^[4]则给出10月26日。
[2]85%
The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence - arXiv
arxiv.org· 发表于 2026年5月26日· 占评分 22%
Technical paper for the M2 series (submitted 26 May 2026): the flagship M2 has 229.9B total and 9.8B activated parameters, trained with agent-driven data pipelines and the Forge reinforcement-learning system.^[1]
[3]88%
MiniMax-M2 is the new king of open source LLMs (especially for agentic tool calling) - VentureBeat
venturebeat.com· 发表于 2025年10月27日· 开始 2025年10月27日· 占评分 10%
VentureBeat (Carl Franzen), 27 Oct 2025: MIT-licensed sparse MoE with 230B total and 10B active parameters, first among open-weight models on the Artificial Analysis^[4] Intelligence Index v3.0 with 61 points, servable on four H100s at FP8, $0.30 and $1.20 per million tokens, OpenAI and Anthropic API compatible.
[4]75%
MiniMax-M2 - Intelligence, Performance & Price Analysis - Artificial Analysis
artificialanalysis.ai· 发表于 2025年10月26日· 占评分 10%
Artificial Analysis: open-weights text model, 230B total and 10B active, released October 2025 (26 October per its FAQ), modified MIT license, $0.30 and $1.20 per million tokens, 205k context; now marked deprecated in favour of M2.1.
[5]90%
MiniMaxAI/MiniMax-M2 - Hugging Face
huggingface.co· 发表于 2025年10月25日· 占评分 10%
Model card: 230B total and 10B active parameters, coding and agentic tables (SWE-bench Verified 69.4, Terminal-Bench 46.3, BrowseComp 44, tau2-Bench 77.2), Artificial Analysis^[4] intelligence table with AA Intelligence 61, interleaved-thinking requirement, SGLang, vLLM, MLX and Transformers deployment.

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基准	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4	Claude Sonnet 4.5	Gemini 2.5 Pro	GPT-5(思考)	GLM-4.6	Kimi K2 0905	DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified	69.4	72.7*	77.2*	63.8*	74.9*	68*	69.2*	67.8*
Multi-SWE-Bench	36.2	35.7*	44.3	-	-	30	33.5	30.6
SWE-bench Multilingual	56.5	56.9*	68	-	-	53.8	55.9*	57.9*
Terminal-Bench	46.3	36.4*	50*	25.3*	43.8*	40.5*	44.5*	37.7*
ArtifactsBench	66.8	57.3*	61.5	57.7*	73*	59.8	54.2	55.8
BrowseComp	44	12.2	19.6	9.9	54.9*	45.1*	14.1	40.1*
BrowseComp-zh	48.5	29.1	40.8	32.2	65	49.5	28.8	47.9*
GAIA(纯文本)	75.7	68.3	71.2	60.2	76.4	71.9	60.2	63.5
xbench-DeepSearch	72	64.6	66	56	77.8	70	61	71
HLE(使用工具)	31.8	20.3	24.5	28.4*	35.2*	30.4*	26.9*	27.2*
tau2-Bench	77.2	65.5*	84.7*	59.2	80.1*	75.9*	70.3	66.7
FinSearchComp-global	65.5	42	60.8	42.6*	63.9*	29.2	29.5*	26.2
AgentCompany	36	37	41	39.3*	-	35	30	34

基准

MiniMax-M2

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4.5

Gemini 2.5 Pro

GPT-5(思考)

GLM-4.6

Kimi K2 0905

DeepSeek-V3.2

SWE-bench Verified

69.4

72.7*

77.2*

63.8*

74.9*

68*

69.2*

67.8*

Multi-SWE-Bench

36.2

35.7*

44.3

33.5

30.6

SWE-bench Multilingual

56.5

56.9*

53.8

55.9*

57.9*

Terminal-Bench

46.3

36.4*

50*

25.3*

43.8*

40.5*

44.5*

37.7*

ArtifactsBench

66.8

57.3*

61.5

57.7*

73*

59.8

54.2

55.8

BrowseComp

12.2

19.6

9.9

54.9*

45.1*

14.1

40.1*

BrowseComp-zh

48.5

29.1

40.8

32.2

49.5

28.8

47.9*

GAIA(纯文本)

75.7

68.3

71.2

60.2

76.4

71.9

60.2

63.5

xbench-DeepSearch

64.6

77.8

HLE(使用工具)

31.8

20.3

24.5

28.4*

35.2*

30.4*

26.9*

27.2*

tau2-Bench

77.2

65.5*

84.7*

59.2

80.1*

75.9*

70.3

66.7

FinSearchComp-global

65.5

60.8

42.6*

63.9*

29.2

29.5*

26.2

AgentCompany

39.3*

参考资料 6可信度 86%总体可信度: 86%该图钉的来源和参考资料对其日期的支持程度。包括来源在内的 6 份资料对图钉开始和结束时间支持程度的加权平均；资料每比最新的一份旧 180 天，权重减半显示所有可信度不低于 75% 的图钉

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参考资料 6可信度 86%总体可信度: 86%该图钉的来源和参考资料对其日期的支持程度。包括来源在内的 6 份资料对图钉开始和结束时间支持程度的加权平均；资料每比最新的一份旧 180 天，权重减半显示所有可信度不低于 75% 的图钉

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