MiniMax: MiniMax M2 minimax/minimax-m2

Модель MiniMax: MiniMax M2 от MiniMax (семейство minimax-m2) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Шанхайский AI-стартап. Hailuo Video + текстовые LLM.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

197K

контекст, токенов

25.5 ₽

за 1 млн входных токенов

100 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое MiniMax: MiniMax M2

Агентные и кодинговые задачи с большим контекстом, где важно соотношение качества рассуждений и стоимости инференса.

MiniMax M2 — языковая модель от китайской компании MiniMax, построенная на разреженной архитектуре Mixture of Experts: при 230 миллиардах общих параметров в каждом запросе активируется около 10 миллиардов. Такой подход позволяет сохранять высокое качество рассуждений при существенно меньших вычислительных затратах по сравнению с плотными моделями сопоставимого масштаба.

Модель оптимизирована под задачи программирования и агентных сценариев — то есть ситуаций, где LLM должна самостоятельно планировать шаги, вызывать инструменты и доводить задачу до результата. Контекстное окно в 196 608 токенов делает её пригодной для работы с большими кодовыми базами, длинными документами и многоходовыми диалогами без потери контекста. Встроенный механизм внутреннего рассуждения (reasoning) дополнительно усиливает точность на сложных логических и аналитических задачах.

MiniMax M2 позиционируется как компактная и эффективная альтернатива фронтирным моделям для production-сценариев, где важны скорость, стоимость инференса и возможность работы с большим контекстом одновременно.

Когда брать эту модель

✓ Агентные пайплайны: планирование задач, вызов инструментов, многошаговое выполнение
✓ Разработка и ревью кода: генерация, отладка, объяснение больших кодовых баз
✓ Работа с длинными документами: анализ контрактов, технической документации, логов
✓ Сложные рассуждения и аналитика, требующие цепочки промежуточных шагов
✓ Сценарии с ограниченным бюджетом на инференс, где нужна близкая к фронтиру точность

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй этот репозиторий на Python (вставлено 50 000 строк кода), выяви узкие места в производительности и предложи конкретный план рефакторинга с приоритетами.

Использование MiniMax: MiniMax M2 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m2",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "minimax/minimax-m2",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);