开源模型榜首MiniMax-M2，新的「AI工程师」红利要来了

「AI工程师」正在重新定义生产关系。

最近有个感受：无论是写代码、调试Agent，还是部署一个内部智能系统，模型的“理解力”和“执行力”，比任何花拳绣腿的小功能都更重要。

而这一波红利，正在从懂得调用模型的“提示词工程师”，转向能够整合模型、让其自动行动的“AI工程师”手中。

每一个普通人，都能借助更好的一站式AI模型，实现头号玩家一般的生产力！

海外有Claude 4.5、GPT-5，那么谁是国内大模型的「头号AI工程师呢」？

10月27日，MiniMax发布了全新的M2模型，“专为 Agent 和代码而生”。

刷到海外博主，标题就特别直接：比GLM 4.6还强，跟Claude 4.5/GPT-5一样的能力，但是，免费！

Claude、GPT效果好虽好，价格也确实不低；现在，就轮到MiniMax M2来掀桌子了……

01. 多模态强者，文本也强

印象里，MiniMax是多模态能力很强的，各类全球榜单时常登顶。

多模态的优势，对于MiniMax来说不算新闻，毕竟早已经把音频/视频/文本模型，分别做到了全球第一/第二/第五。

但这次，杀回编程和文本领域，直接正面迎上Claude、ChatGPT最强势的核心腹地，没点能耐，还真不敢这么对标。

在全球权威测评榜单Artificial Analysis (AA)中，MiniMax-M2(红色)表现卓越，总分位列全球前五，在开源模型中排第一。

这个评测体系，覆盖了模型在数学、科学与编码等多个核心领域的能力。

尤其在数学、科学与编码领域，M2的得分非常接近Claude 4.5与Gemini 2.5 Pro，在国产模型中显著第一。

而且，在GPQA-Diamond、HLE、LiveCodeBench等关键指标上，M2表现极为稳健。

但价格却仅为Claude的8%，堪称性价比之王。

简单来说，就是 Claude的性能，ChatGPT的速度，国产模型的价格。

02. 效果案例测评，从Coding、Deep Search到Agent

用M2，第一印象是“干净”。

界面延续了MiniMax一贯的极简设计，模型响应速度明显快于上一代M1，生成流畅，没有Claude那种稍显“沉稳”的延迟感。

MiniMax在M2中强调了两个关键词——Code Native和Agent Native。

这就是说，它不是我一开始想象的，简单在语言模型上叠加编程能力，是从底层架构上针对工程师使用场景进行了优化。

模型在执行多轮任务、代码修正和工具调用上的能力被显著提升。

用更直白的话说，M2在生成解释性代码的同时，也能推理出任务目标的意图层，具备初步的“执行理解”。

MiniMax M2还不单单是榜单上牛，开发者真实场景下的体验也确实不错。

传统LLM写代码，逻辑通常停留在“输出片段”层面，而M2的最大优势在于完整的端到端循环能力。它可以：

• 同时处理多个代码文件；

• 自动执行“编写 → 运行 → 调试 → 修复”全过程；

• 通过单元测试验证代码正确性；

• 甚至能主动修改依赖和逻辑结构。

https://0vw4prtvqi3d.space.minimax.io/

尝试做了一个能跟随鼠标变化的表情包小游戏，效果很丝滑。

MiniMax M2做的AI会议纪要产品的动态官网，审美不错，小细节也很到位，功能交互上完成度比较好。

生成的AI中国象棋对战游戏，我真的能和AI玩上一整天。

Deep Search和Agentic能力也是MiniMax的传统技能，在M2上有了更极致的发挥。

用Deep Search提了一个很具象的要求：选取近90天微博/小红书/抖音/B站关于Sora的爆款帖（互动量前20），去重后统计主题分布。

结果就是数据准确度和全面性都很高。

测评统计来看，MiniMax M2接近GPT-5的能力，优于Claude-4.5、DeepSeek V3.2等。

Agentic能力上，MiniMax-M2能够出色地规划并执行复杂的工具链，协同调用 Shell、浏览器、Python代码执行器和各种MCP工具。

在 BrowseComp 评测中，它不仅可以挖掘到难以查找的信息源，还能保持信息来源的可追溯性，并具备自我纠错与恢复的能力。

调用MCP，执行复杂Pipeline，很多后段的任务也能真正落地了。

就像视频里演示的，开发一个基于 Markdown 的blog网站，同样的指令下，反而是Claude出现的负向反馈更多。

03. 性价比王者：又好又快还便宜

说回来模型本身，端到端的代码能力，已经很显著了。

而一个能做到Claude 4.5相当水准、但只需8%价格的模型，本身就改变了工程师生态的底层成本。

以智能能力和价格作为象限的两个坐标轴，右上角是两者兼备的区间，MiniMax M2处在优势位置。

之前，像我们团队在内部做Agent实验时，最担心的是模型调用费用高昂，尤其是涉及多轮逻辑任务时，Claude或GPT成本确实不低。

而M2的开放策略，几乎让这种顾虑消失了。甚至近期还能免费！！

如果一个模型既能编程、又能推理、擅长多模态，还能在团队部署中以更低价格持续运行，那么创业团队也就能负担得起AI研发，一个模型就能全栈全链路解决问题了。

速度的提升也值得单独提一下。

M2在响应复杂任务时的延迟比上一代明显缩短，特别是在代码生成场景中，它几乎可以与Claude并行对话。

眼下100 TPS的速度已经很流畅了，而且还在持续提速。

更有意思的是，它没有为了追求速度牺牲稳定性。在长输入、复杂语义和多任务调用下，它依然保持一致的上下文连贯性。

对工程师而言，这种“稳定快”意味着工作节奏可以更自然地与模型融合，而不是等待一个迟钝的响应。

04. M2的开源，新的无限可能性

国内大模型生态过去常被诟病“封闭”，而MiniMax这次的开放态度，为工程师社区提供了一个可以真正动手改造和测试的基础。

过去，很多国产模型选择以「服务闭源 + API 调用」的方式提供访问权限，而 MiniMax 这次直接开放了模型权重、部署文档和二次开发接口，让工程师第一次能以更低成本、更自由的方式触及核心智能。

目前，MiniMax已在 GitHub 与 Hugging Face 上同步开放模型权重与本地部署指南。

开源协议采用宽松的 Apache 2.0 许可，这意味着开发者可以自由下载、修改、集成，甚至用于商业用途，也让 M2 成为了少数真正能“落地”的国产通用模型之一。

更关键的是，MiniMax 并没有只开放一个基础模型，而是连同面向 Coding 与 Agent 场景优化的版本一并开放。

据官方技术说明，M2 采用约 10B 激活参数、230B 总参数的架构，特别强化了工具调用、长任务规划与程序生成能力。

对很多想要构建自主智能体或在内部搭建私有大模型系统的开发团队来说，这几乎相当于拿到了一把能直接上手的钥匙。

无论是二次开发、模型微调，还是在企业内部部署自定义Agent，可玩性都太高了！

04. 从Agent产品化，到全栈新生态

打造一个AI基础设施生态，正在成为国内AI应用头号玩家们的共识。

回看整个行业，中国的AI模型们正经历从“追赶”到“分化”的阶段。

过去的模型更像是在语言能力上对标国外，而现在的竞争焦点正在转向“能不能在工程体系中落地”。

M2显然抓住了这一点——它不追求花哨、娱乐化的对话表现，而是直指工程师的真实需求。

这种“为使用者设计”的方向感，恰恰是国产模型真正需要的突破口。

更大的背景是，AI工程师红利正在显现。

过去依赖提示词的门槛已经越来越低，未来的竞争关键将是如何将模型嵌入产品，让它真正参与执行。

M2这样的模型，正好处在这个时代拐点：既能编程、又能协作，既具工程思维、又可本地部署。

开发者、创意者们，终于有了一个“聪明的助手”，也拥有了一种新的工作模式——工程师与模型的协同开发。

而且这次发布，不搞套路，手机电脑上直接都能免费用～

两类模式，一键切换：pro专业模式下有专业的agent能力，还有一种是lightning高效模式：高效极速版的agent。

在效果上，能以强大agentic能力，降维打击普通chat模型。

如果说Claude象征着一种理性优雅的推理范式，那么M2代表的是工程实用主义的崛起。

它让智能不再是昂贵的研究资源，而成为每个团队都能使用的工具。这种“智能平权”，是AI红利真正落地的标志。

如今，越来越多的国产模型正在向这一方向靠拢，但MiniMax M2的出现，无疑让这个竞争格局更具现实意义。

它证明，国产模型不仅能做对话，更能做事；不仅能输出答案，更能生成系统。对于AI工程师而言，这意味着一个新的时代正在到来——

一个模型不只是被问问题，而是能和你一起完成工作的时代。

最值得一提的是，目前MiniMax M2对外仍然免费开放。

这一下，很多海外科技大V也坐不住了。

不管APP安卓还是IOS版本，接入了最新M2的Agent和模型，全球限时免费14天，现在就可以用起来！

在一个模型调用还被视为成本负担的行业，M2的免费策略让更多开发者有机会真正体验、实验和构建。

或许这正是国产模型真正能超越的路径：不以炫技为目的，而以可用性和开放性赢得未来。

MiniMax创始人闫俊杰，之前在2025世界人工智能大会演讲中就提到：“我们希望AI不再只是大公司的特权，而是每个开发者、每家中小企业都能触及的智能基础设施。”

凭借模型技术优势、生态整合能力、前沿的判断和探索，MiniMax已经不止拥有一流的AI模型和产品，更是拥有了“AI+千行百业“的核心新引擎。

从产品到产业，从成为独角兽，到赋能更多独角兽，MiniMax的每一步，都踩在人工智能发展的关键脉络上，并正在引领新的可能。

MiniMax-M2开源这一天，也许会被记作国产模型生态的一个转折点——

从语言到行动，从对话到执行，从封闭到开放。

MiniMax-M2的出现，像是一次宣言：属于AI工程和系统的红利，正在中国被重新定义……