MiniMax发布全新大模型M2，综合能力直逼GPT-5

10月27日消息，MiniMax发布全新大模型M2，定价每百万token输入0.3美元、输出1.2美元——只有Claude的8%。

在全球测评榜Artificial Analysis上，M2排名前五，综合能力直逼GPT-5。

M2的设计重点放在三个方向：代码、Agent、深度搜索。这不是一次参数升级，而是一场从“语言模型”到“多模态智能体”的跃迁。

M2的代码能力几乎能覆盖整个开发周期。它不仅能生成多文件结构的复杂项目，还能自动调试、验证、修复。

Terminal-Bench与SWE-Bench的测试结果显示，它更像是一位能独立工作的开发者，而非一个“写代码的模型”。

Agent方面，M2能串联整个工具链：Shell、浏览器、Python执行器乃至MCP工具，具备搜索、规划、执行和自我恢复的完整流程。它能在BrowseComp评测中完成多源信息检索与溯源，展现出“思维链式执行”的特征。

但真正让M2特别的，是它的多模态协同能力。

在一次实测中，开发者让M2自动搭建一个故宫博物院网站。它不仅完成了图片展示，还调用语音模型生成导览解说，全程由模型自行规划流程与调用工具。

这意味着，它理解了声音、图像、文字之间的关系，并能以开发者的方式组织它们。

当音频、视频、文本模型都来自同一体系，多模态的协作就不再是“调用”，而是“共生”。这种全栈整合，成为MiniMax的关键差异点。

在搜索与推理领域，M2同样表现惊人。

在Xbench-DeepSearch上，M2排名全球第二，仅次于GPT-5；在FinSearchComp-global榜单上，它依旧位列第二，仅次于Grok4。

一项关于建筑经济的实验显示，M2能在短时间内阅读800篇论文、总结200篇要点，信息量是Claude 4.5的两倍。

MiniMax同时宣布全球限时14天免费开放——模型、Agent、App全线放开。

策略很清晰：用极致价格切入市场，用免费周期培养用户习惯，用多模态能力构建壁垒。

M2还将开源。这一决定让MiniMax的路线更“全栈+生态”：

它希望通过社区力量加速进化，同时把开发者变成合作者。

它可能采取“开源基础版+商业增强版”的双层路径，以开放换规模，用差异化定价换利润。

MiniMax在下注一个趋势——AI的全栈融合时代。

当顶级智能模型逐渐变成基础设施，真正的竞争将不再是谁的模型最强，而是谁能整合视觉、语音、推理、行动为一体，提供端到端的智能体验。

M2的出现，是一次定价战，也是一次方向战。（转自AI普瑞斯）

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