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100 亿激活参数！minimax 开源新模型 m2，全球开源模型综合第一。作者 | 李水青编辑 | 心缘智东西 10 月 27 日报道，刚刚，minimax 发布并开源 minimax-m2，一款为 max 可视化编程和智能体工作流构建的轻量级模型。▲ minimax-m2 在 hugging face 的开源界面截图 minimax-m2 聚焦智能体的效率提升，是一款总参数达 2300 亿个的 moe（混合专家）模型，其中活跃参数达 100 亿个，兼顾编程和智能体任务以及通用智能。在权威基准测评中，minimax-m2 的测试成绩赶超 gemini 2.5 pro、deepseek-v3.2 等领先模型，接近 gpt-5（thinking）模型性能，据称可提供匹敌这些模型的端到端工具使用性能，同时部署和扩展更便捷。▲ minimax-m2 的基准测试概况具体来看，minimax-m2 有以下几大亮点：1、智能提升。根据知名分析机构 artificial analysis 的基准测试，minimax-m2 在数学、科学、指令遵循、编程和智能体工具使用方面展现出具竞争力的通用智能。其综合得分在全球开源模型中排名第一。2、高级编程。minimax-m2 专为端到端开发人员工作流程而设计，擅长多文件编辑、编码 - 运行 - 修复循环以及测试验证修复。在 terminal-bench 和（multi-）swe-bench 风格的任务中展现了其在跨语言终端、ide 和 ci 中的实用有效性。3、智能体性能。minimax-m2 能够规划并执行跨 shell、浏览器、检索和代码运行器的复杂、长周期工具链。在类似 browsecomp 的评估中，它能够持续定位难以发现的漏洞来源，保持证据的可追溯性，并优雅地从不稳定的步骤中恢复。4、高效设计。minimax-m2 拥有 100 亿个激活参数，可为交互式智能体和批量采样提供更低的延迟、更低的成本和更高的吞吐量，这与向高度可部署的模型转变契合，这些模型在编程和智能体任务中仍然表现出色。以下更全面的评估测试了端到端编程和智能体工具的使用情况，涉及编辑真实的代码库、执行命令、浏览网页以及交付实用的解决方案等方面。minimax-m2 在 multi-swe-bench、terminal-bench、artifactsbench、browsecomp 等多项测试中超越了 claude sonnet 4、gemini 2.5 pro、deepseek-v3.2 等顶尖模型。▲ minimax-m2 的基准测试具体情况 artificial analysis 统计的基准测试如下，minimax-m2 在 livecodebench（lcb）、ifbench、aa intelligence 等多项测试中超越了 claude sonnet 4、gemini 2.5 pro、deepseek-v3.2 等顶尖模型。▲ artificial analysis 基准测试具体情况目前，用户可以在 minimax agent 上体验 minimax-m2，在限定时间内免费用。▲ minimax agent 限免使用体验地址：https://agent.minimax.io/ 智东西第一时间对 minimax-m2 进行了体验，当输入提示词：“模拟一个旋转六边形内弹跳球。” minimax-m2 能够成功实现这一物理模拟，且提供了比较直观的小球轨迹效果及参数控制面板设计。这期间等待数分钟，主要是其调用智能体对基本控制功能、面板参数调试、高级功能、网站显示等进行了数次的测试调试。▲ minimax agent 生成的小球实验模拟体验案例链接：https://en6x2um63xa4.space.minimaxi.com/ 当我把题目难度提高，输入提示词：“模拟一个旋转六边形内弹跳球，有两个球体积相同，球 a 的质量是球 b 的 2 倍。”只见 minimax-m2 模拟的小球冲出了六边形，与预期有一些出入，不过整个网站可调参数和呈现内容变得更加丰富。或许这一题目对一个轻量级模型来说还是有难度。▲ minimax agent 生成的小球实验模拟体验案例链接：https://bwr3exu4k4ph.space.minimaxi.com/ 另外，minimax-m2 api 已在 minimax 开放平台上线，同样限时免费。minimax-m2 模型权重现已开源，允许本地部署和使用。api 地址：https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation 模型权重开源地址：https://huggingface.co/minimaxai/minimax-m2

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