Модель · MiniMax
MiniMax-M2.1
Устаревшая открытая модель MiniMax для программирования на многих языках и агентных задач, её сменили M2.5 и M2.7
вышла 23 декабря 2025
Характеристики
- Вышла
- 23 декабря 2025
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 204 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 131 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,30 за миллион токенов
- Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
- $0,03 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $1,20 за миллион токенов
- Понимает
- текст
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- открытые
- Идентификатор в API
- MiniMax-M2.1
Что это за модель
MiniMax-M2.1 — языковая модель китайской компании MiniMax с открытыми весами, обновление вышедшей осенью 2025 года M2. По карточке на Hugging Face, в ней около 229 млрд параметров. Модель рассуждает перед ответом. MiniMax называет её одной из первых открытых линеек с чередующимся мышлением (interleaved thinking): модель рассуждает не только в начале, но и между вызовами инструментов, по ходу выполнения задачи.
Компания объясняет разницу так: M2 делали прежде всего дешёвой и доступной, а в M2.1 работали над качеством в сложных практических задачах. Лаборатория отдельно подтянула программирование на Rust, Java, Go, C++, Kotlin, Objective-C, TypeScript и JavaScript, а также разработку приложений под Android и iOS. Ещё одно отличие: ответы и цепочки рассуждений стали короче, поэтому модель отвечает быстрее и тратит меньше токенов, чем M2. В 2026 году ей на смену пришли M2.5, M2.7 и M3.
Модель рассчитана на программирование и агентную работу: написание и проверку кода, генерацию тестов, оптимизацию, сборку веб-интерфейсов и мобильных приложений, а также офисную автоматизацию и анализ данных. По замерам лаборатории, она набирает 74,0 в SWE-bench Verified, 72,5 в SWE-bench Multilingual, 49,4 в Multi-SWE-bench и 47,9 в Terminal-bench 2.0. MiniMax заявляет, что в многоязычном программировании модель обходит Claude Sonnet 4.5 и близка к Claude Opus 4.5. В собственном бенчмарке компании VIBE, где оценивают работающие веб- и мобильные приложения, у неё 88,6 балла в среднем.
MiniMax пишет, что модель стабильно работает в популярных средах для программирования с помощью ИИ: Claude Code, Cline, Kilo Code, Roo Code, Droid и BlackBox. Веса выложены на Hugging Face под изменённой лицензией MIT. Запускать модель у себя лаборатория советует через SGLang, vLLM, Transformers или KTransformers. Картинки она не понимает: на входе и выходе только текст.
Источники: Анонс MiniMax M2.1, Карточка модели на Hugging Face
Другие модели семейства
-
MiniMax-M3
MiniMax65-е место в Epochконтекст 1 млн$0,30 / $1,20открытые весарассуждения
-
MiniMax-M2.7
MiniMax72-е место в Epochконтекст 204 тыс.$0,30 / $1,20открытые весарассуждения
-
MiniMax-M2.7-highspeed
MiniMaxконтекст 204 тыс.$0,60 / $2,40открытые весарассуждения
-
MiniMax-M2.5-highspeed
MiniMaxконтекст 204 тыс.$0,60 / $2,40открытые весарассуждения
-
MiniMax-M2.5
MiniMax63-е место в Epochконтекст 204 тыс.$0,30 / $1,20открытые весарассуждения
-
MiniMax-M2
MiniMaxконтекст 204 тыс.$0,30 / $1,20открытые весарассуждения
Данные: models.dev (MIT).