MiniMax M2.1
LLM

MiniMax M2.1 API by MiniMax

minimaxai/minimax-m2.1
Minimax-m2.1

MiniMax-M2.1 is a lightweight, state-of-the-art large language model optimized for coding, agentic workflows, and modern application development. With only 10 billion activated parameters, it delivers a major jump in real-world capability while maintaining exceptional latency, scalability, and cost efficiency.

Parameter

Codebeispiel

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("ATLASCLOUD_API_KEY"),
    base_url="https://api.atlascloud.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimaxai/minimax-m2.1",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "hello"
    }
],
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

bash
pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP-Header

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "max_tokens": 1024
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 9Erforderlich: 2Optional: 7
modelstringrequired
The model ID to use for the completion.
Example: "minimaxai/minimax-m2.1"
messagesarray[object]required
A list of messages comprising the conversation so far.
rolestringrequired
The role of the message author. One of "system", "user", or "assistant".
systemuserassistant
contentstringrequired
The content of the message.
max_tokensinteger
The maximum number of tokens to generate in the completion.
Default: 1024Min: 1
temperaturenumber
Sampling temperature between 0 and 2. Higher values make output more random, lower values more focused and deterministic.
Default: 0.7Min: 0Max: 2
top_pnumber
Nucleus sampling parameter. The model considers the tokens with top_p probability mass.
Default: 1Min: 0Max: 1
streamboolean
If set to true, partial message deltas will be sent as server-sent events.
Default: false
stoparray[string]
Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens.
frequency_penaltynumber
Penalizes new tokens based on their existing frequency in the text so far. Between -2.0 and 2.0.
Default: 0Min: -2Max: 2
presence_penaltynumber
Penalizes new tokens based on whether they appear in the text so far. Between -2.0 and 2.0.
Default: 0Min: -2Max: 2

Beispiel-Anfragekörper

json
{
  "model": "minimaxai/minimax-m2.1",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "stream": false
}

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine ChatCompletion-kompatible Antwort zurück.

idstringrequired
Unique identifier for the completion.
objectstringrequired
Object type, always "chat.completion".
Default: "chat.completion"
createdintegerrequired
Unix timestamp of when the completion was created.
modelstringrequired
The model used for the completion.
choicesarray[object]required
List of completion choices.
indexintegerrequired
Index of the choice.
messageobjectrequired
The generated message.
finish_reasonstringrequired
The reason generation stopped.
stoplengthcontent_filter
usageobjectrequired
Token usage statistics.
prompt_tokensintegerrequired
Number of tokens in the prompt.
completion_tokensintegerrequired
Number of tokens in the completion.
total_tokensintegerrequired
Total tokens used.

Beispielantwort

json
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "model-name",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Hello! How can I assist you today?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 30
  }
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Coding-Assistenten. Ein Befehl zur Installation, dann verwenden Sie natürliche Sprache, um Bilder, Videos zu generieren und mit LLMs zu chatten.

Unterstützte Clients

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ unterstützte clients

Installieren

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.
VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.
LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.
Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ unterstützte clients

Installieren

bash
npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.
atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.
atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.
atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 300 verfügbare KI-Modelle.
atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.
atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.

MiniMax M2.1 - Modernste Coding-LLM

Veröffentlicht Dez 2025

230B Parameter MoE-Architektur für Realwelt-Entwicklung & KI-Agenten

MiniMax M2.1 ist ein verbessertes großes Sprachmodell für mehrsprachige Programmierung und komplexe Realwelt-Aufgaben. Mit einer spärlichen Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 230B Gesamtparametern und nur 10B aktiven pro Token erreicht es 74% auf SWE-bench Verified bei Kosten von ca. $0.30/1M Tokens—90% Kostenersparnis gegenüber Claude Sonnet 4.5 ($3.00/1M). Am 23. Dezember 2025 unter MIT-Lizenz veröffentlicht, zeichnet es sich bei Multi-Datei-Bearbeitung, nativer mobiler Entwicklung und KI-Agenten-Workflows in Tools wie Claude Code, Droid, Cline und mehr aus.

230B
Gesamtparameter
10B
Aktive Parameter
74%
SWE-Bench Verified
90%
Einsparungen vs Claude
Exzellenz in Mehrsprachiger Programmierung
  • Branchenführende Leistung in Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C
  • 72.5% bei SWE-Multilingual-Aufgaben, übertrifft Konkurrenten in Nicht-Python-Sprachen
  • Übertrifft Claude Sonnet 4.5 und nähert sich Claude Opus 4.5
  • Native Unterstützung für TypeScript, JavaScript und moderne Web-Frameworks
Agenten- & Tool-Integration
  • Hervorragende Leistung in Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code
  • Konsistente Ergebnisse in Roo Code, BlackBox und anderen Agenten-Frameworks
  • Entwickelt für Coding-Run-Fix-Schleifen und testvalidierte Reparaturen
  • Starke Leistung bei Terminal-Bench-Aufgaben
Full-Stack-Entwicklung
  • 88.6% Durchschnitt im aggregierten VIBE-Benchmark
  • 91.5% in VIBE-Web, 89.7% in VIBE-Android
  • 88.0% in VIBE-iOS, 86.7% in VIBE-Backend
  • Systematisch verbessertes Design-Verständnis und ästhetischer Ausdruck
Kosteneffiziente Leistung
  • $0.30/1M Eingabe-Tokens vs $3.00/1M bei Claude
  • 90% Kostenersparnis bei wettbewerbsfähiger Leistung
  • Prägnantere Antworten mit schnellerer Generierungsgeschwindigkeit
  • Deutliche Verringerung des Token-Verbrauchs im Vergleich zu M2

Branchenführende Leistung

MiniMax M2.1 erreicht wettbewerbsfähige Leistung bei allen wichtigen Coding-Benchmarks bei erheblichen Kostenersparnissen

SWE-Bench Verified

74.0%

Erreicht 74.0% Genauigkeit, entspricht der Leistung von Claude Sonnet 4.5 bei 90% geringeren Kosten

Multi-SWE-Bench

49.4%

Score von 49.4%, übertrifft Claude Sonnet 4.5 (44.3%), Gemini 1.5 Pro und andere Branchenführer

SWE-Multilingual

72.5%

Erreicht 72.5% bei mehrsprachigen Aufgaben, zeichnet sich in Rust, Go, Java und anderen Nicht-Python-Sprachen aus

VIBE Full-Stack Benchmark

88.6%

Durchschnittsscore von 88.6 bei Web (91.5%), Android (89.7%), iOS (88.0%) und Backend (86.7%)

Wettbewerbsvergleich (Multi-SWE-Bench)

MiniMax M2.149.4%Führend
Claude Sonnet 4.544.3%Nachfolgend
Claude Opus 4.550.0%Führend

Technische Architektur

Spärliche Mixture-of-Experts

Verwendet eine MoE-Transformer-Architektur mit 230B Gesamtparametern, wobei nur 10B Parameter während der Inferenz pro Token aktiv genutzt werden, wodurch Effizienz maximiert wird ohne Fähigkeiten zu opfern

Verbesserte Effizienz

Liefert prägnantere Modellantworten und Gedankenketten im Vergleich zu M2, mit deutlich schnellerer Antwortgeschwindigkeit und merklich verringertem Token-Verbrauch

Langfristiges Denkvermögen

Zeigt außergewöhnliche Fähigkeiten im langfristigen Denken, plant und führt mehrstufige Aufgaben aus ohne Kontext zu verlieren

Perfekt Für

💻
Multi-Datei-Code-Bearbeitung
🧪
Testgetriebene Entwicklung
📱
Plattformübergreifende Entwicklung
🤖
KI-Agenten-Workflows
🌐
Full-Stack-Webentwicklung
📊
Code-Review & Optimierung

Technische Spezifikationen

ArchitekturSpärliche Mixture-of-Experts (MoE)
Gesamtparameter230 Milliarden
Aktive Parameter10 Milliarden pro Token
Veröffentlichungsdatum23. Dezember 2025
LizenzMIT-Lizenz (Kommerzielle Nutzung Erlaubt)
API-Preise$0.30/1M Eingabe-Tokens
KontextfensterVariabel (Siehe API-Docs)
BereitstellungAPI + HuggingFace-Gewichte

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SOC 2 Type II Zertifiziert

Unternehmensklasse-Sicherheit mit SOC 2 Type II Zertifizierung. Ihre Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand mit branchenführenden Sicherheitsstandards verschlüsselt.

Blitzschnelle Reaktion

Globales CDN mit Edge-Standorten weltweit. Optimierte Inferenz-Infrastruktur liefert Antwortzeiten unter einer Sekunde.

Experten-Support

Dediziertes technisches Support-Team rund um die Uhr verfügbar. Erhalten Sie Hilfe bei Integration, Optimierung und Fehlerbehebung.

Einheitliche API-Plattform

Zugriff auf über 300 KI-Modelle (LLMs, Bild, Video, Audio) über eine konsistente API. Einzelne Integration für alle Ihre KI-Bedürfnisse.

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Branchenführende mehrsprachige Unterstützung
90% Kostenersparnis vs Konkurrenten
MIT-Lizenz für kommerzielle Nutzung

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