克雷西 发自 凹非寺

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开源模子王座再次易主，依旧是国产模子！

不外之前霸榜的DeepSeek和Qwen来自杭州，当今变成上海的Minimax了。

在第三方评测机构Artificial Analysis的测试中，Minimax M2以61分得到了开源模子第一，紧随Claude 4.5 Sonnet。

官方先容，Minimax M2专为智能体和编程而生，编程才融合Agent进展出众。

况且经济高效，推理速率是Claude 3.5 Sonnet的两倍，API价钱却只须8%。

Minimax示意，智能水平、速率和资本在往常被视为“不行能三角”，但跟着M2的出世，这个三角被冲破了。

目下，M2的完满模子权重仍是开源，弃取MIT契约，在线Agent平台和API也限时免费。

8%资本收尾Claude级水平

Minmax M2是一个稀少度较高的MoE模子，总参数目230B，激活参数目仅有10B。

网友示意10B的激活参数运行起来会格外快，如若配上Cerebras或者Groq这么的推理加快平台，有望跑到每秒上千Token。

另一个特质是弃取了交错的想维体式，使得模子概况贪图和考据跨多个对话的操作步调，这关于Agent推理至关焦炙。

如滥觞先容，Minimax官方将M2界说为一个专为智能体和编程而生的模子。

它专为端到端竖立使命历程而构建，况且进展出对复杂、长链器用调用任务的出色贪图和褂讪履行才调，维持Shell、浏览器、Python代码证据器和种种MCP器用的调用。

在Agent最要道的三个才调——编程才调、器用使用才融合深度搜索才调上，M2在器用使用和深度搜索方面上皆不逊于国外顶尖模子，编程才调也在国内名列三甲。

概括进展上，M2在Artificial Analysis的测试中，得到了总名顺次五、开源第一的得益。

该测试使用了10个热点数据集，包括MMLU Pro、GPQA Diamond、东说念主类临了测试、LiveCodeBench等。

而M2的订价是0.3好意思元/2.1东说念主民币每百万输入Token，1.2好意思元/8.4东说念主民币每百万输出Token，只须Claude 3.5 Sonnet的8%。

以Artificial Analysis的得益为基准，Minimax画图了一张图来比较各大模子性价比（横轴越向右资本越低）。

在线推理就业的速率则可达每秒100Token，Minimax也画了一张图体现以速率测度的性价比。

同期，Minimax团队还针对智能体、全站竖立和Terminal Use三项任务对M2和其他模子进行了一双一比拼。

放荡M2比拟于Claude Sonnet 4.5、GLM 4.6、Kimi-K2以及DeepSeek V3.2均有极高的Win+Tie比例，同期资本格外便宜。

为了更直不雅地体现M2的Agent才调，Minimax仍是把M2部署到了Agent平台，限时免费使用，按官方说法，免费期直到就业器扛不住为止。

同期在该平台上，也展示了许多Minimax Agent的现成作品。

Minimax Agent：能写圭臬，还会作念PPT

诳骗Minimax的Agent平台，可以写出种种各样的网页或在线应用。

固然像好多经典游戏，也皆能用它在Web环境当中复刻并班师部署。

以致有网友创作的在线五子棋游戏平台，不仅有游戏骨子，还引入了在线对战、不雅战、在线聊天，以致是用户注册等功能。

除了编程，也可以生成种种主题的调研通告或者PPT。

在X上，也有网友展示了我方用M2 Agent编程的实战后果，仅通过三轮反应就完成了一个足球小游戏的制作。

可以说效果格外可以。

模子进展以外，M2使用的扎眼光机制，也激勉了网友们的征询。

羼杂扎眼光vs全扎眼光

有网友从vllm的代码当中看出了M2的更多本事细节，示意M2弃取肖似GPT-OSS的全扎眼光和滑动窗口扎眼光（SWA）的羼杂机制，

不外Minimax NLP崇敬东说念主指正，示意一运行确乎想在预纯熟阶段引入SWA，但发现会形成性能赔本，是以临了使用的是全扎眼光。

Falcon团队的本事东说念主员看了之后示意，他们在纯熟模子的时候也发现了相同的气候，SWA羼杂扎眼光会镌汰模子性能，这和一些论文的考虑不符。

在部分论文和实践中，SWA在提高效力的同期可以保执性能，如Mistral和谷歌Gemma模子的关连考虑均维持此不雅点。

但Minimax的推行测试涌现其在长程依赖任务上存在局限。

同期，M2也莫得弃取Lightning Attention（线性扎眼光的一种变体），原因亦然因为性能赔本。

相同与之相背，有论文目的线性扎眼光在长序列任务中更具上风。

到底哪种途径更优，可能照旧要看具体需求，但至少从M2的进展上看，Minimax弃取果涌现是一种合乎我方的面貌。

Agent平台：https://agent.minimax.io

Hugging Face：https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2

参考流通：

[1]https://www.minimax.io/news/minimax-m2

[2]https://venturebeat.com/ai/minimax-m2-is-the-new-king-of-open-source-llms-especially-for-agentic-tool

[3]https://x.com/jessi_cata/status/1982936050256490968

[4]https://x.com/JingweiZuo/status/1982822979030692356

— 完 —

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