MiniMax Agent 平台概览
MiniMax Agent 是 MiniMax 在 2025 年底推出的面向开发者和企业的“一站式”智能体工作流平台。平台提供网页端(https://agent.minimax.io/ )和 App 两种入口,用户可以直接在浏览器中创建、调度和管理基于大模型的 Agent,支持 闪电模式(快速对话、轻量编码)和 专业模式(长链工具调用、复杂任务规划)。平台内置了 MiniMax‑M2 驱动的 Agent,实现了从 代码生成 → 多文件编辑 → 编译‑运行‑修复 的完整闭环,亦可用于 PPT/报告生成、网页开发等非编码场景。
开源编码资源
- 模型权重:MiniMax‑M2(后续称 M2.1)已在 HuggingFace(https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2 )以及 ModelScope(https://modelscope.cn/models/MiniMax/MiniMax-M2 )同步开源,采用 MIT 许可证,支持直接下载并本地部署。
- 代码仓库:官方在 GitHub 上提供了完整的 Agent 框架和示例项目,分别位于
MiniMax-AI/MiniMax-M2(模型推理、权重加载)和MiniMax-AI/MiniMax-MCP(Agent 任务编排)。 - 部署指南:官方文档(https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation )提供了基于 vLLM、SGLang、OpenAI/Anthropic 兼容 API 的快速部署脚本,用户只需几行命令即可在本地或私有云上启动 M2.1 服务。
MiniMax M2.1(MiniMax‑M2)模型概述
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模型架构 | 大规模 Mixture‑of‑Experts(MoE),总参数约 230 B,激活参数仅 10 B,实现了“巨型模型思考 + 小模型成本” 的平衡 |
| 核心能力 | - Agent:多步规划、工具调用、长链任务执行; - Coding:支持多文件编辑、自动编译‑运行‑修复、单元测试验证; - 深度搜索:可在大规模文档/代码库中进行高效检索 |
| 性能表现 | 在 AA、SOTA 等公开榜单上,M2.1 的编码与 Agent 能力分别超过 Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 4.1,位列开源模型前五 |
| 推理成本 | 官方定价为 每百万 Token 输入 0.3 美元、输出 1.2 美元,TPS(每秒 Token 产出)约 100,成本仅为 OpenAI GPT‑5 的约 1/6、Claude 4.5 Sonnet 的约 1/10 |
| 免费使用 | 发布后两周(截至 2025‑11‑07)对全球用户 限时免费,包括 API 调用和 Agent 平台使用 |
使用方式与部署
- API 接入:在 MiniMax 开放平台(https://platform.minimax.io/ )申请 API Key,即可通过兼容 OpenAI/Anthropic 的 REST 接口调用 M2.1,支持
chat/completions、embeddings等标准路径。 - 本地部署:下载权重后,使用
vLLM或SGLang启动服务,示例脚本已在 GitHub README 中提供,支持 GPU(单卡 40 GB)或多卡分布式部署。 - Agent 编排:在 MiniMax Agent 平台的可视化工作流编辑器中拖拽“工具调用”“代码执行”“结果校验”等节点,即可构建完整的 Agentic 编码流水线,无需手写代码即可完成从需求描述到可运行代码的全流程。
关键技术亮点
- 高效 MoE 设计:通过稀疏激活,仅激活 10 B 参数,显著降低显存占用和推理时延,同时保持大模型的推理质量。
- 双模式 Agent:闪电模式侧重低延迟、轻量任务;专业模式侧重高吞吐、复杂工具链,满足不同业务场景的需求。
- 全链路代码闭环:模型能够自动生成、编辑、编译、运行并根据测试结果进行自我修复,提升开发者生产力。
- 跨平台兼容:支持 OpenAI、Anthropic、vLLM、SGLang 多种调用方式,便于在云端、私有化或边缘环境中灵活部署。
适用场景
- 企业内部开发助理:自动生成业务系统代码、快速原型搭建、代码审查与修复。
- 复杂业务流程自动化:多步骤工具调用(如数据抓取 → 分析 → 报告生成),适用于金融、制造、医疗等行业的业务流程优化。
- 教学与培训:提供交互式编程练习、即时错误诊断与纠正,帮助学生快速掌握编程概念。
- 内容创作:利用专业模式生成 PPT、技术文档、网页模板等非编码内容,提升内容生产效率。
总结
MiniMax Agent 平台通过 开源的 MiniMax‑M2(M2.1)模型 与 一体化的 Agent 工作流,实现了“高性能 + 低成本 + 易部署”的组合。模型的 MoE 架构保证了在大模型水平的推理质量的同时,显著降低了算力开销;平台的双模式 Agent 则让用户可以根据任务需求自由切换响应速度与计算深度。凭借免费开放的 API、完整的开源代码以及多语言/多框架的兼容性,MiniMax M2.1 已成为 2025 年国内外开发者进行 AI 编码与智能体 实验的首选基座。
声明:文章均为AI生成,请谨慎辨别信息的真伪和可靠性!