MiniMax M2模型是MiniMax公司於2025年10月發布並開源的一款大型語言模型。該模型採用混合專家架構，總參數量達2300億，激活參數約100億，專為編碼與智慧型體任務進行最佳化。其在全球權威測評榜單Artificial Analysis中綜合得分位列全球前五、開源第一，具備代碼生成、複雜工具鏈規劃執行及深度搜尋能力。該模型關注成本與性能的平衡，其API成本受到開發者社區的關注，在推理速度方面進行了最佳化。發布後在全球開發者社區中被採用。
研發背景,發展歷程,運營模式,重要事件,
研發背景
MiniMax M2模型是MiniMax公司於2025年10月27日發布並開源的新一代文本大語言模型，其定位為輕量級模型。根據公開測評信息，該模型在Artificial Analysis榜單中總分排名靠前。
該模型的開發考慮了在複雜工作流中對AI模型的需求。其技術方向側重於B端市場和開發者生態。M2系列模型圍繞智慧型體可用性與規模化部署進行了結構性最佳化。
M2系列模型的研發體現了MiniMax在技術路線上的調整。通過採用混合專家架構和選擇性參數激活等技術，在維持性能的同時注重提升成本效益和推理速度。這種技術路線旨在平衡智慧型、速度與成本，以支持模型的規模化部署。
發展歷程
MiniMax於2025年6月發布並開源M1模型。2025年10月27日，MiniMax發布並開源新一代文本大模型MiniMax-M2。2025年12月24日，MiniMax宣布為其MiniMax M2開源模型推出M2.1版本更新，該版本旨在提升模型在處理複雜任務時的表現，並擴展了對程式語言及辦公場景的支持。2026年2月，MiniMax發布M2.5模型，在編程、工具使用等場景的性能有所提升，其在SWE-bench Verified基準測試中的效率相較M2.1版本提升了37%。
運營模式
MiniMax M2模型專注於開發者生態和B端市場，通過開放平台和聚合平台進行推廣，聚焦於編碼和智慧型體任務。其API提供文本處理服務。
模型權重已開源，基於MIT開源許可證，支持通過Hugging Face、vLLM等框架本地部署。
技術疊代方面，從M2到M2.5用時108天。M2系列文本模型在2026年2月的日均Token消耗量，為2025年12月的6倍以上。
重要事件
2025年10月27日，MiniMax發布並開源新一代文本大模型MiniMax M2。該模型在全球權威測評榜單Artificial Analysis (AA)中總分位於全球前列，這也是中國開源大模型首次在該榜單中進入全球前五名。
發布後，M2模型獲得全球開發者社區採納。M2在OpenRouter平台上線後，其模型調用量進入全球前十，並在編程場景中排名全球前三。同時，模型在Hugging Face全球趨勢榜上排名第一，並獲得了LMarena、Reddit等技術社區的評測與關注。
2025年11月21日，秘塔AI搜尋宣布接入MiniMax M2，利用其推理能力和交錯思維鏈能力進行深度研究。
2025年12月23/24日，MiniMax發布M2.1版本。此次更新提升了對Rust、Java、C 等更多程式語言的支持，以及原生Android/iOS開發與辦公場景的可用性。在Multi-SWE-bench多語言評測中，M2.1取得了72.5%的成績，超越了Gemini 3 Pro和Claude Sonnet 4.5等模型。
2026年2月，MiniMax發布M2.5模型。該版本在關鍵生產力場景中表現突出，在SWE-bench Verified基準測試上取得了較高的測試成績，相較M2.1效率提升37%。發布後，M2.5在OpenRouter平台的排行榜上排名第一。截至2026年2月，M2系列模型的日均Token消耗量已達2025年12月水平的6倍以上。
從M2到M2.5，MiniMax在108天內完成了三代模型的技術疊代。
