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.
Esempio di codice
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)Installa
Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.
pip install requestsAutenticazione
Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Header HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.
Invia una richiesta
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())Schema di input
I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.
Esempio di corpo della richiesta
{
"model": "minimaxai/minimax-m2.1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.7,
"stream": false
}Schema di output
L'API restituisce una risposta compatibile con ChatCompletion.
Esempio di risposta
{
"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 integra oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.
Client supportati
Installa
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsConfigura chiave API
Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Funzionalità
Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.
Server MCP
Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.
Client supportati
Installa
npx -y atlascloud-mcpConfigurazione
Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Strumenti disponibili
MiniMax M2.1 - LLM di Codifica All'Avanguardia
Rilasciato Dic 2025Architettura MoE da 230B Parametri per Sviluppo Reale e Agenti IA
MiniMax M2.1 è un modello linguistico avanzato costruito per programmazione multilingue e compiti complessi del mondo reale. Con un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) sparsa con 230B parametri totali e solo 10B attivi per token, raggiunge il 74% su SWE-bench Verified con un costo di circa $0.30/1M token—90% di risparmio sui costi rispetto a Claude Sonnet 4.5 ($3.00/1M). Rilasciato con licenza MIT il 23 dicembre 2025, eccelle nella modifica multi-file, sviluppo mobile nativo e flussi di lavoro di agenti IA su strumenti come Claude Code, Droid, Cline e altri.
- Prestazioni leader del settore in Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C
- 72.5% nei compiti SWE-Multilingual, superando i concorrenti nei linguaggi non-Python
- Supera Claude Sonnet 4.5 e si avvicina a Claude Opus 4.5
- Supporto nativo per TypeScript, JavaScript e framework web moderni
- Eccellenti prestazioni su Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code
- Risultati coerenti in Roo Code, BlackBox e altri framework di agenti
- Costruito per cicli codifica-esecuzione-correzione e riparazioni validate da test
- Forti prestazioni nei compiti Terminal-Bench
- 88.6% medio nel benchmark aggregato VIBE
- 91.5% in VIBE-Web, 89.7% in VIBE-Android
- 88.0% in VIBE-iOS, 86.7% in VIBE-Backend
- Comprensione del design ed espressione estetica sistematicamente migliorate
- $0.30/1M token di input vs $3.00/1M di Claude
- 90% di risparmio sui costi mantenendo prestazioni competitive
- Risposte più concise con velocità di generazione più rapida
- Notevole riduzione del consumo di token rispetto a M2
Prestazioni Leader del Settore
MiniMax M2.1 raggiunge prestazioni competitive in tutti i principali benchmark di codifica offrendo risparmi significativi sui costi
SWE-Bench Verified
Raggiunge il 74.0% di precisione, equiparando le prestazioni di Claude Sonnet 4.5 con il 90% di costi in meno
Multi-SWE-Bench
Punteggio del 49.4%, superando Claude Sonnet 4.5 (44.3%), Gemini 1.5 Pro e altri leader del settore
SWE-Multilingual
Raggiunge il 72.5% nei compiti multilingue, eccellendo in Rust, Go, Java e altri linguaggi non-Python
Benchmark Full-Stack VIBE
Punteggio medio di 88.6 su Web (91.5%), Android (89.7%), iOS (88.0%) e Backend (86.7%)
Confronto Competitivo (Multi-SWE-Bench)
Architettura Tecnica
Mixture-of-Experts Sparsa
Impiega un'architettura transformer MoE con 230B parametri totali, con solo 10B parametri utilizzati attivamente durante l'inferenza per ogni token, massimizzando l'efficienza senza sacrificare capacità
Efficienza Migliorata
Fornisce risposte del modello e catene di pensiero più concise rispetto a M2, con velocità di risposta significativamente più rapida e consumo di token notevolmente ridotto
Ragionamento a Lungo Termine
Dimostra capacità eccezionali di ragionamento a lungo termine, pianificando ed eseguendo compiti multi-step senza perdere il contesto
Perfetto Per
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