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开源全球第一!MiniMax新一代大模型M2到底有多强

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上海AI独角兽发布全新开源模型,在全球范围引起关注。

10月27日,澎湃新闻记者获悉,MiniMax(稀宇极智)发布并开源新一代文本大模型MiniMax-M2,在全球权威测评榜单Artificial Analysis (AA)中总分位列全球前五、开源第一,跻身全球第一梯队,与OpenAI、谷歌等硅谷巨头同台竞技,这也是中国开源大模型首次在该榜单中跻身全球前五。

在性能方面,这款大模型的速度超越谷歌旗下Claude Sonnet 4.5近一倍,而价格仅为其8%。


“让每个人都用得起AI,这是我们对AI发展的判断。我们认为AGI一定会实现,并且一定会服务大众、普惠大众。”在过去不久的世界人工智能大会(WAIC)上,MiniMax创始人闫俊杰曾表示,在他看来,中国AI企业正以“高智能、低成本”的新组合,向全球AI格局发起正面冲击。

性能对标国际,成本大幅降低

此次全新发布的M2大模型,进一步降低了大模型的使用成本:其综合成本API(接口)价格定在每百万Token输入0.3美元/2.1元人民币,以及输出1.2美元/8.4元,同时在线上提供TPS(每秒输出Token数)在100左右的推理服务(还在快速提升)。

这也意味着,其综合成本不到OpenAI旗下旗舰大模型GPT-5 (high) 的六分之一,并且不到 Claude 4.5 Sonnet的十分之一(大概为8%)。

在性能方面,MiniMax在代码(Coding)、代理(Agentic)、深度搜索(Deep Search)等多方面进行优化,通过高效的激活参数设计,实现智能、速度与成本的最佳平衡,在全球核心权威榜单上,得分超过谷歌的 Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的 Claude 4.1 等最新的 SOTA 模型。过去国产模型多在文本生成上竞争,现在 MiniMax 能在“复杂信息检索与推理”中与 GPT-5、Claude 这类 SOTA 模型并列,说明强化学习(RL)与推理优化的策略,正在奏效。

这标志着,中国开源模型首次在国际通用智能评测体系中达到“第一梯队”水准,真正进入“可与全球顶尖模型竞争”的阶段。

海外科技巨头点赞

中国大模型的日新月异,也深受海外好评。

硅谷科技巨头Meta曾在论文中提到,MiniMax的研究是近期强化学习(RL)突破的代表之一,他们在超过40万小时的实验中,采用MiniMax提出的CISPO损失函数和FP32 Head技术。

这两项技术也是MiniMax在强化学习(RL)阶段中提出的关键创新点,目标是让模型在“大规模训练”中更稳、更准、更具泛化能力,在同等算力下能“跑得更稳、学得更深、用得更顺”。

知名科技评测平台LMarena第一时间在社交媒体上向开发者推荐M2模型测试; Reddit社区技术大V在基准测试中运行了MiniMax M2,“它获得了58.3%的分数,这算是相当不错的表现”。


CoreViewHQ联合创始人兼CTO Ivan Fioravant 表示,“MiniMax-M2 的表现相当出色!甚至比 Claude 4.1 Opus 还要好,即使在实际使用中也令人印象深刻”。更有海外个人开发者接入API进行了广泛测试,并在技术社区分享真实案例。


OpenRouter 作为全球最具影响力的 AI 模型聚合与调用平台之一,其数据源于真实开发者的使用行为,极具代表性和权威性。M2在其平台上线不到两天,模型调用量已跻身全球前十。

MiniMax方面向澎湃新闻记者表示,M2专为编码与智能体任务深度优化,具备强大的端到端开发与执行能力,可实现多代码文件的自动调试与修复。这款仅有10B激活参数(总参230B)的轻量级模型,在保持卓越性能的同时,实现了更低的延迟与成本,以及更高的吞吐效率,完美契合了新兴多智能体工作流对高效协同与快速响应的需求。

凭借其在代码生成、工具调用和深度搜索方面的卓越能力,M2有望在国内金融、工业、医疗、教育、文化等众多行业的智能化转型中扮演关键角色 。

据MiniMax披露,M2发布后两周内开放全球API接口免费调用,此外将上线国内版MiniMax Agent,拥有“高效”与“专业”双模式——前者适配轻量级对话、基础编码等场景,后者则针对全栈开发、专业PPT制作等复杂需求优化,实现不同场景下的高效化,同样,MiniMax Agent在网页端与app限时免费,将普惠进行到底。

中国开源大模型实力已经引起全球震动,据外媒报道,中国企业正在研发的人工智能模型不仅智能化水平提升,使用成本也持续降低。在业内人士看来,中国在开源大模型上的突出表现,将进一步提升中国在AI产业的话语权——引导全球更多开发者跟随使用,也有利于AI整体生态的开放和完善,未来,中国在开源大模型上的竞争力无疑将继续加强,也将引导更加激烈的行业竞争。

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