Выпуск MiniMax M2.1: Улучшенная версия с поддержкой нескольких языков программирования

Обзор

Всего через несколько месяцев после выпуска M2, быстрой и бюджетной модели для агентов и кода, MiniMax представил улучшенную версию: MiniMax M2.1.

M2 выделялся своей эффективностью, работая примерно на 8% расходов по сравнению с Claude Sonnet и обеспечивая значительно большую скорость. Более важно, он предложил другой вычислительный и логический паттерн, особенно в том, как модель структурирует и выполняет своё мышление в сложных кодовых и инструментальных рабочих процессах.

M2.1 строится на этой основе, предлагая ощутимые улучшения в ключевых областях: лучшее качество кода, более умное выполнение инструкций, более чистое рассуждение и более высокую производительность на нескольких языках программирования. Эти улучшения продолжают укреплять первоначальные сильные стороны M2, оставаясь верными видению MiniMax “Интеллект для всех.”

Укрепляя основные возможности M2, M2.1 уже не просто о лучшем кодировании — он также выдает более ясные и структурированные результаты в диалогах, документации и писательских заданиях.

Основные возможности и результаты бенчмаркинга

Создан для реального кодинга и AI-native команд: Поддерживает всё: от быстрых “vibe builds” до сложных рабочих процессов уровня производства.
Выход за рамки кодирования: Выдает более ясные и структурированные высококачественные результаты в повседневных разговорах, технической документации и писательских заданиях.
Передовая многоязычная производительность кодирования: Достигает 72.5% на SWE-Multilingual, опередив Claude Sonnet 4.5 и Gemini 3 Pro по нескольким языкам программирования.
Сильные возможности для AppDev и WebDev: Набирает 88.6% на VIBE-Bench, превышая Claude Sonnet 4.5 и Gemini 3 Pro с значительными улучшениями в нативной разработке для Android, iOS и современных веб-технологий.
Отличная совместимость с агентами и инструментами: Обеспечивает стабильную производительность на ведущих инструментах программирования и фреймворках, включая Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code, Roo Code, BlackBox и другие.
Надежная поддержка управления контекстом: Работает надежно с продвинутыми механизмами контекста, такими как Skill.md, Claude.md / agent.md / cursorrule и Slash Commands, обеспечивая масштабируемые агентские рабочие процессы.
Автоматическое кэширование, нулевая конфигурация: Встроенное кэширование работает сразу, снижая задержку, сокращая расходы и обеспечивая более плавный общий опыт.

Как начать с MiniMax M2.1

Для начала работы с MiniMax M2.1 вам потребуется API-ключ от платформы MiniMax. Вы можете сгенерировать его из пользовательской консоли MiniMax.

Установка и настройка зависимостей

MiniMax поддерживает оба формата API, Anthropic и OpenAI, упрощая интеграцию моделей MiniMax в существующие рабочие процессы с минимальными изменениями конфигурации — независимо от того, используете ли вы API сообщений в стиле Anthropic или совместимые с OpenAI настройки.

pip install anthropic

import os
from getpass import getpass
os.environ['ANTHROPIC_BASE_URL'] = 'https://api.minimax.io/anthropic'
os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = getpass('Введите API ключ MiniMax: ')

С этим минимальным набором настроек вы готовы начать использовать модель.

Отправка запросов к модели

MiniMax M2.1 возвращает структурированные результаты, которые отделяют внутреннее рассуждение (мышление) от окончательного ответа (текста). Это позволяет наблюдать, как модель интерпретирует намерение и планирует свой ответ перед производством ответа для пользователя.

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
message = client.messages.create(
    model="MiniMax-M2.1",
    max_tokens=1000,
    system="Вы полезный помощник.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Привет, как дела?"
                }
            ]
        }
    ]
)
 
for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Думаю:\n{block.thinking}\n")
    elif block.type == "text":
        print(f"Текст:\n{block.text}\n")

Что делает MiniMax выдающимся, так это видимость его рассуждений. Четкое разделение рассуждений и ответов делает модель проще в интерпретации и отладке, особенно в сложных агентских или многошаговых рабочих процессах. Эта ясность сопровождается более быстрыми ответами, более лаконичным рассуждением и существенно уменьшенным потреблением токенов по сравнению с M2.

Тестирование возможностей кодирования модели

MiniMax M2 выделяется своей естественной способностью к Interleaved Thinking, позволяя ему динамично планировать и адаптироваться в сложных кодовых и инструментальных рабочих процессах. Для оценки этих возможностей мы протестируем использование структурированной кодовой подсказки с несколькими ограничениями и реальными инженерными требованиями.

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def run_test(prompt: str, title: str):
    print(f"\n{'='*80}")
    print(f"ТЕСТ: {title}")
    print(f"{'='*80}\n")
 
    message = client.messages.create(
        model="MiniMax-M2.1",
        max_tokens=10000,
        system=(
            "Вы старший программист. "
            "Пишите код производственного качества с четкой структурой, "
            "явными предположениями и минимальными, но достаточными рассуждениями. "
            "Избегайте ненужной многословности."
        ),
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [{"type": "text", "text": prompt}]
            }
        ]
    )
 
    for block in message.content:
        if block.type == "thinking":
            print(f"Думам:\n{block.thinking}\n")
        elif block.type == "text":
            print(f"Текст:\n{block.text}\n")
 
PROMPT= """
Создайте небольшой Python-сервис, который обрабатывает пользовательские события.
 
Требования:
1. События приходят в виде словарей с ключами: user_id, event_type, timestamp.
2. Строго валидировать ввод (типы + обязательные ключи).
3. Агрегировать события по пользователю в памяти.
4. Обеспечить две функции:
   - ingest_event(event: dict) -> None
   - get_user_summary(user_id: str) -> dict
5. Код должен быть:
   - Подлежащим тестированию
   - Безопасным для потоков
   - Легко расширяемым для новых типов событий
6. НЕ используйте внешние библиотеки.
 
Предоставьте:
- Только код
- Краткие комментарии по мере необходимости
"""
 
run_test(prompt=PROMPT, title="Следование инструкциям + Архитектура")

Эта проверка использует структурированную подсказку, предназначенную для оценки способности модели обрабатывать сложные кодовые требования, предлагая четкие проектные решения.

Рассуждение и вывод модели

Модель рассматривает архитектурные компромиссы перед кодированием, балансируя между гибкостью, использованием памяти и расширяемостью.

Интерлированное мышление модели в действии

MiniMax M2.1 может динамически регулировать свой вывод на основе взаимодействий с внешними инструментами.

Определение инструментов

import anthropic
import json
 
client = anthropic.Anthropic()
 
def get_stock_metrics(ticker):
    data = {
        "NVDA": {"price": 130, "pe": 75.2},
        "AMD": {"price": 150, "pe": 40.5}
    }
    return json.dumps(data.get(ticker, "Тикер не найден"))
    
def get_sentiment_analysis(company_name):
    sentiments = {"NVIDIA": 0.85, "AMD": 0.42}
    return f"Оценка настроения для {company_name}: {sentiments.get(company_name, 0.0)}"
 
...

Во время выполнения модель интегрирует результаты инструмента в свои рассуждения и соответственно корректирует финальное сравнение, демонстрируя свою способность к сочетанию рассуждений и использования инструментов.

Сравнение с GPT-5.2 от OpenAI

При сравнении выходов MiniMax M2.1 выдает более широкий набор терминов, чем GPT-5.2, что подчеркивает его более сильное следование инструкциям и глубокое семантическое покрытие.