Lancement de MiniMax M2.1 : Faire progresser la programmation multilingue pour les tâches réelles

Nous sommes fiers de présenter MiniMax M2.1 sur Atlas Cloud, un modèle conçu pour gérer des tâches de programmation complexes du monde réel avec un support multilingue et des capacités d'agent supérieures.

• Entrée : 0,3 $ par 1 million de jetons.
• Sortie : 1,2 $ par 1 million de jetons.

Cette structure de service positionne MiniMax M2.1 comme une solution optimale pour les développeurs nécessitant des performances quasi de pointe combinées au contrôle des modèles open-source, des coûts prévisibles et à la facilité d'une interface compatible avec OpenAI.

Points forts

Ingénierie multilingue complète

Le modèle étend les compétences en programmation au-delà de Python pour couvrir systématiquement l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel.

• Diversité linguistique : Il prend en charge des capacités améliorées en Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C, TypeScript et JavaScript.
• Instructions composites : Le système adhère à des "contraintes d'instructions composites" complexes pour une exécution logique précise.
• Rédaction générale : Il fournit des réponses détaillées et structurées pour la documentation technique et les dialogues quotidiens.

Cette large couverture technique profite aux architectes de systèmes qui exigent une cohérence, des pilotes de bas niveau aux couches d'application, rivalisant efficacement avec les performances de Claude Sonnet 4.5 dans les tâches multilingues.

Efficacité optimisée et intégration d'outils

MiniMax M2.1 améliore la vitesse opérationnelle tout en s'intégrant parfaitement aux environnements de développement modernes et aux frameworks d'agents.

• Gestion des ressources : Il réduit la consommation de jetons et améliore la vitesse grâce à des chaînes de réflexion concises.
• Support des frameworks : Le modèle fonctionne de manière stable avec des outils tels que Claude Code, Droid, Cline et Roo Code.
• Gestion du contexte : Il gère les mécanismes de contexte, y compris Skill.md, agent.md et les commandes slash. Ces améliorations rendent le modèle idéal pour les développeurs utilisant des flux de travail pilotés par des agents et ayant besoin d'interactions plus rapides et plus rentables que les versions précédentes.

Capacités visuelles et mobiles avancées

Le modèle comble les lacunes de l'industrie en améliorant la compréhension du design et les compétences en codage mobile natif.

• Plateformes mobiles : Il renforce les capacités pour le développement natif Android et iOS.
• Logique esthétique : Le système comprend les principes de conception pour construire des interactions web complexes.
• Simulation : Il gère des simulations de scènes scientifiques 3D et une visualisation de haute qualité. Les ingénieurs front-end peuvent utiliser ces fonctionnalités pour produire des applications fonctionnelles qui obtiennent de bons scores sur des benchmarks comme VIBE-Web et VIBE-Android.

Applications dans des scénarios réels

Maintenance et développement de systèmes à grande échelle

Les équipes d'entreprise peuvent tirer parti du modèle pour gérer des bases de code héritées complexes et de nouveaux projets d'infrastructure.

• Piles multilingues : Il assiste dans les environnements mélangeant Java, Go et C++ pour la logique back-end.
• Revue de code : Le système effectue des revues et génère des cas de test pour une assurance qualité rigoureuse. Cette application convient aux ingénieurs back-end ayant besoin d'un support fiable qui surpasse le modèle M2 standard sur les tableaux de classement de l'ingénierie logicielle.

Cas : Réécrire du code avec le multilingue

plaintextCopy
1#Prompt: Réécrivez-le en java et réécrivez-le en C++:
2#!/usr/bin/python
3# -*- coding: UTF-8 -*-
4 
5for i in range(1,5):
6    for j in range(1,5):
7        for k in range(1,5):
8            if( i != k ) and (i != j) and (j != k):
9                print (i,j,k)
10                
11 #output:
12 #Cpp
13 #include <iostream>
14int main() {
15    for (int i = 1; i < 5; i++) {
16        for (int j = 1; j < 5; j++) {
17            for (int k = 1; k < 5; k++) {
18                if (i != k && i != j && j != k) {
19                    std::cout << i << " " << j << " " << k << std::endl;
20                }
21            }
22        }
23    }
24    return 0;
25}
26 #Java
27 public class PermutationGenerator {
28    public static void main(String[] args) {
29        for (int i = 1; i < 5; i++) {
30            for (int j = 1; j < 5; j++) {
31                for (int k = 1; k < 5; k++) {
32                    if (i != k && i != j && j != k) {
33                        System.out.println(i + " " + j + " " + k);
34                    }
35                }
36            }
37        }
38    }
39}

Construction d'applications de bout en bout

Les développeurs peuvent construire des applications complètes à partir de zéro en mettant l'accent sur la qualité visuelle et l'interaction.

• Interface utilisateur interactive : Il crée des interactions front-end complexes pour les plateformes web modernes.
• Déploiement mobile : Le modèle génère du code déployable pour des exigences spécifiques Android et iOS. Ce scénario bénéficie aux développeurs indépendants et aux startups visant à lancer un produit "de zéro à un" avec des normes esthétiques élevées.

Cas : Bac à sable Lego 3D Web (Cliquez pour voir la vidéo)

Flux de travail continus basés sur des agents

Le modèle sert de colonne vertébrale fiable pour les agents de codage automatisés et les outils d'intégration continue.

• Suivi des instructions : Il maintient la stabilité sur les tâches de longue portée sans perdre le contexte.
• Exécution des outils : Le système exécute des commandes dans des échafaudages tels que Roo Code ou BlackBox. Cette utilité apporte une valeur significative aux ingénieurs d'automatisation recherchant une stabilité comparable à celle de Claude Opus 4.5 dans l'exécution de tâches complexes.

Cas : Exemple d'invite pour le "vibe coding" avec Atlas Cloud

plaintextCopy
1"Écrivez un script Python utilisant le SDK openai, mais configuré pour pointer vers le point de terminaison API d'AtlasCloud (https://api.atlascloud.ai/v1). Le script doit définir une fonction vibe_to_code(user_vibe) qui prend une description de haut niveau et abstraite (par exemple, 'rendez-le percutant avec des couleurs néon') et utilise le modèle MiniMax-M2.1 pour interpréter cette ambiance et générer le code CSS et HTML correspondant."

Conclusion

MiniMax M2.1 combine un large support linguistique avec un traitement efficace pour résoudre des défis de programmation réels. Nous encourageons les utilisateurs à accéder à ces capacités avancées et à expérimenter l'efficacité améliorée directement dans notre terrain de jeu Atlas Cloud.

Comment utiliser MiniMax M2.1 sur Atlas Cloud ?

Atlas Cloud vous permet d'utiliser MiniMax M2.1 d'abord dans un terrain de jeu, puis via une seule API.

Méthode 1 : Utilisation directe dans le terrain de jeu Atlas Cloud

Essayez MiniMax M2.1 dans le terrain de jeu.

Méthode 2 : Accès via API

Étape 1 : Obtenez votre clé API

Créez une clé API dans votre console et copiez-la pour une utilisation ultérieure.

Étape 2 : Consultez la documentation de l'API

Examinez le point de terminaison, les paramètres de requête et la méthode d'authentification dans notre documentation API.

Étape 3 : Effectuez votre première requête (exemple Python)

Exemple : envoyez une requête avec MiniMax M2.1.

plaintextCopy
1import requests
2
3url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions"
4headers = {
5    "Content-Type": "application/json",
6    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
7}
8data = {
9    "model": "minimaxai/minimax-m2.1",
10    "messages": [
11        {
12            "role": "user",
13            "content": "quelle est la différence entre http et https"
14        }
15    ],
16    "max_tokens": 65536,
17    "temperature": 1,
18    "stream": True
19}
20
21response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
22print(response.json())

FAQ

Comment MiniMax M2.1 améliore-t-il le modèle M2 précédent? MiniMax M2.1 va au-delà de l'optimisation Python pour offrir des améliorations systématiques dans des langages tels que Rust, Java, Go et C++. Il introduit également des capacités plus solides pour le développement mobile natif (iOS/Android) et fournit des réponses plus concises pour réduire la consommation de jetons et la latence.

Qu'est-ce qui rend ce modèle adapté au "Vibe Coding" ou au travail front-end ? Le modèle a été entraîné avec un accent particulier sur la compréhension du design et l'expression esthétique. Il excelle dans la génération de logique interactive complexe pour les scénarios Web et d'applications, obtenant de bons scores sur le benchmark VIBE qui évalue la qualité visuelle et interactive plutôt que la simple correction textuelle.

Comment le modèle se compare-t-il à des concurrents comme Claude Sonnet 4.5 ? Dans les benchmarks d'ingénierie logicielle, MiniMax M2.1 surpasse Claude Sonnet 4.5 dans les scénarios multilingues et des domaines spécifiques tels que la revue de code et la génération de cas de test. Il approche les performances de Claude Opus 4.5 tout en offrant des vitesses de réponse plus rapides.