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.

พารามิเตอร์

ตัวอย่างโค้ด

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)

ติดตั้ง

ติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นสำหรับภาษาของคุณ

bash
pip install requests

การยืนยันตัวตน

คำขอ API ทั้งหมดต้องมีการยืนยันตัวตนผ่าน API key คุณสามารถรับ API key ได้จากแดชบอร์ด Atlas Cloud

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

HTTP Headers

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
รักษา API key ของคุณให้ปลอดภัย

อย่าเปิดเผย API key ของคุณในโค้ดฝั่งไคลเอนต์หรือที่เก็บข้อมูลสาธารณะ ให้ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือพร็อกซีฝั่งเซิร์ฟเวอร์แทน

ส่งคำขอ

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())

Input Schema

พารามิเตอร์ต่อไปนี้ยอมรับในเนื้อหาคำขอ

ทั้งหมด: 9จำเป็น: 2ไม่บังคับ: 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

ตัวอย่างเนื้อหาคำขอ

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

Output Schema

API จะส่งคืนการตอบกลับที่เข้ากันได้กับ ChatCompletion

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.

ตัวอย่างการตอบกลับ

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 เชื่อมต่อโมเดล AI กว่า 300+ เข้ากับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ของคุณโดยตรง ติดตั้งด้วยคำสั่งเดียว จากนั้นใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างรูปภาพ วิดีโอ และสนทนากับ LLM

ไคลเอนต์ที่รองรับ

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

ติดตั้ง

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

ตั้งค่า API Key

รับ API key จากแดชบอร์ด Atlas Cloud และตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

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

ความสามารถ

เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติในผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อเข้าถึงโมเดล Atlas Cloud ทั้งหมด

สร้างรูปภาพสร้างรูปภาพด้วยโมเดลเช่น Nano Banana 2, Z-Image และอื่นๆ
สร้างวิดีโอสร้างวิดีโอจากข้อความหรือรูปภาพด้วย Kling, Vidu, Veo เป็นต้น
สนทนา LLMสนทนากับ Qwen, DeepSeek และโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่นๆ
อัปโหลดสื่ออัปโหลดไฟล์จากเครื่องสำหรับการแก้ไขรูปภาพและเวิร์กโฟลว์รูปภาพเป็นวิดีโอ
เรียนรู้เพิ่มเติม

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server เชื่อมต่อ IDE ของคุณกับโมเดล AI กว่า 300+ ผ่าน Model Context Protocol ใช้งานได้กับไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ทุกตัว

ไคลเอนต์ที่รองรับ

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

ติดตั้ง

bash
npx -y atlascloud-mcp

การกำหนดค่า

เพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ลงในไฟล์ตั้งค่า MCP ของ IDE ของคุณ

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

เครื่องมือที่ใช้ได้

atlas_generate_imageสร้างรูปภาพจากข้อความ prompt
atlas_generate_videoสร้างวิดีโอจากข้อความหรือรูปภาพ
atlas_chatสนทนากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่
atlas_list_modelsเรียกดูโมเดล AI กว่า 300+ ที่ใช้ได้
atlas_quick_generateสร้างเนื้อหาขั้นตอนเดียวพร้อมเลือกโมเดลอัตโนมัติ
atlas_upload_mediaอัปโหลดไฟล์จากเครื่องสำหรับเวิร์กโฟลว์ API
เรียนรู้เพิ่มเติม

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

MiniMax M2.1 - LLM การเข้ารหัสที่ทันสมัย

เผยแพร่ ธ.ค. 2025

สถาปัตยกรรม MoE 230B พารามิเตอร์สำหรับการพัฒนาในโลกจริงและตัวแทน AI

MiniMax M2.1 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับปรุง สร้างขึ้นสำหรับการเขียนโปรแกรมหลายภาษาและงานที่ซับซ้อนในโลกจริง มีสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) แบบเบาบางพร้อมพารามิเตอร์รวม 230B และมีเพียง 10B ที่ใช้งานต่อโทเค็น บรรลุผลสำเร็จ 74% บน SWE-bench Verified ในขณะที่มีต้นทุนประมาณ $0.30/1M โทเค็น—ประหยัดต้นทุน 90% เมื่อเทียบกับ Claude Sonnet 4.5 ($3.00/1M) เปิดตัวภายใต้ใบอนุญาต MIT เมื่อวันที่ 23 ธันวาคม 2025 โดดเด่นในการแก้ไขไฟล์หลายไฟล์ การพัฒนามือถือแบบเนทีฟ และเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน AI ในเครื่องมือต่างๆ เช่น Claude Code, Droid, Cline และอื่นๆ อีกมากมาย

230B
พารามิเตอร์ทั้งหมด
10B
พารามิเตอร์ที่ใช้งาน
74%
SWE-Bench Verified
90%
การประหยัดต้นทุน vs Claude
ความเป็นเลิศในการเขียนโปรแกรมหลายภาษา
  • ประสิทธิภาพชั้นนำในอุตสาหกรรมใน Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C
  • 72.5% ในงาน SWE-Multilingual เหนือกว่าคู่แข่งในภาษานอกเหนือจาก Python
  • เหนือกว่า Claude Sonnet 4.5 และเข้าใกล้ Claude Opus 4.5
  • รองรับแบบเนทีฟสำหรับ TypeScript, JavaScript และเฟรมเวิร์กเว็บสมัยใหม่
การรวมเอเจนต์และเครื่องมือ
  • ประสิทธิภาพยอดเยี่ยมใน Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code
  • ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอใน Roo Code, BlackBox และเฟรมเวิร์กเอเจนต์อื่นๆ
  • สร้างขึ้นสำหรับลูปการเขียนโค้ด-รัน-แก้ไขและการซ่อมแซมที่ตรวจสอบด้วยการทดสอบ
  • ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงาน Terminal-Bench
การพัฒนา Full-Stack
  • เฉลี่ย 88.6% ในเกณฑ์มาตรฐาน VIBE รวม
  • 91.5% ใน VIBE-Web, 89.7% ใน VIBE-Android
  • 88.0% ใน VIBE-iOS, 86.7% ใน VIBE-Backend
  • ความเข้าใจในการออกแบบและการแสดงออกทางสุนทรียภาพที่ได้รับการปรับปรุงอย่างเป็นระบบ
ประสิทธิภาพที่ประหยัดต้นทุน
  • $0.30/1M โทเค็นอินพุต เทียบกับ $3.00/1M ของ Claude
  • ประหยัดต้นทุน 90% ในขณะที่รักษาประสิทธิภาพการแข่งขัน
  • การตอบสนองที่กระชับมากขึ้นด้วยความเร็วในการสร้างที่เร็วขึ้น
  • การลดลงอย่างเห็นได้ชัดในการใช้โทเค็นเมื่อเทียบกับ M2

ประสิทธิภาพชั้นนำในอุตสาหกรรม

MiniMax M2.1 บรรลุประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ในเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ดหลักทั้งหมดในขณะที่ให้ผลประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ

SWE-Bench Verified

74.0%

บรรลุความแม่นยำ 74.0% จับคู่กับประสิทธิภาพของ Claude Sonnet 4.5 ที่ต้นทุนต่ำกว่า 90%

Multi-SWE-Bench

49.4%

คะแนน 49.4% เหนือกว่า Claude Sonnet 4.5 (44.3%), Gemini 1.5 Pro และผู้นำอุตสาหกรรมอื่นๆ

SWE-Multilingual

72.5%

บรรลุ 72.5% ในงานหลายภาษา โดดเด่นใน Rust, Go, Java และภาษาอื่นๆ นอกเหนือจาก Python

เกณฑ์มาตรฐาน VIBE Full-Stack

88.6%

คะแนนเฉลี่ย 88.6 ใน Web (91.5%), Android (89.7%), iOS (88.0%) และ Backend (86.7%)

การเปรียบเทียบการแข่งขัน (Multi-SWE-Bench)

MiniMax M2.149.4%นำหน้า
Claude Sonnet 4.544.3%ตามหลัง
Claude Opus 4.550.0%นำหน้า

สถาปัตยกรรมทางเทคนิค

Mixture-of-Experts แบบเบาบาง

ใช้สถาปัตยกรรม MoE transformer พร้อมพารามิเตอร์รวม 230B โดยมีเพียง 10B พารามิเตอร์ที่ใช้งานอย่างแข็งขันระหว่างการอนุมานสำหรับแต่ละโทเค็น เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่ลดทอนความสามารถ

ประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุง

ให้การตอบสนองของโมเดลและโซ่ความคิดที่กระชับมากขึ้นเมื่อเทียบกับ M2 พร้อมความเร็วในการตอบสนองที่เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและการใช้โทเค็นที่ลดลงอย่างเห็นได้ชัด

การให้เหตุผลระยะยาว

แสดงความสามารถในการให้เหตุผลระยะยาวที่ยอดเยี่ยม วางแผนและดำเนินการงานหลายขั้นตอนโดยไม่สูญเสียบริบท

เหมาะสำหรับ

💻
การแก้ไขโค้ดหลายไฟล์
🧪
การพัฒนาแบบขับเคลื่อนด้วยการทดสอบ
📱
การพัฒนาข้ามแพลตฟอร์ม
🤖
เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ AI
🌐
การพัฒนาเว็บ Full-Stack
📊
การตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด

ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค

สถาปัตยกรรมMixture-of-Experts (MoE) แบบเบาบาง
พารามิเตอร์ทั้งหมด230 พันล้าน
พารามิเตอร์ที่ใช้งาน10 พันล้านต่อโทเค็น
วันที่เปิดตัว23 ธันวาคม 2025
ใบอนุญาตใบอนุญาต MIT (อนุญาตให้ใช้เชิงพาณิชย์)
ราคา API$0.30/1M โทเค็นอินพุต
หน้าต่างบริบทผันแปร (ตรวจสอบเอกสาร API)
การปรับใช้API + น้ำหนัก HuggingFace

ทำไมต้องเลือก Atlas Cloud สำหรับ MiniMax M2.1?

สัมผัสความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และประสิทธิภาพด้านต้นทุนระดับองค์กรด้วยบริการ API MiniMax M2.1 ที่มีการจัดการอย่างครบถ้วนของเรา

ราคาที่แข่งขันได้

ราคาแบบจ่ายตามการใช้งานด้วยต้นทุนที่โปร่งใส ไม่มีค่าธรรมเนียมซ่อนเร้น ไม่มีข้อผูกมัดขั้นต่ำ เริ่มต้นใช้งานฟรี

SLA อัพไทม์ 99.9%

โครงสร้างพื้นฐานระดับองค์กรพร้อม failover อัตโนมัติ การกระจายโหลด และการตรวจสอบตลอด 24/7 เพื่อความน่าเชื่อถือสูงสุด

ได้รับการรับรอง SOC 2 Type II

ความปลอดภัยระดับองค์กรด้วยการรับรอง SOC 2 Type II ข้อมูลของคุณได้รับการเข้ารหัสทั้งขณะส่งและขณะพักด้วยมาตรฐานความปลอดภัยชั้นนำของอุตสาหกรรม

การตอบสนองที่รวดเร็วเหมือนสายฟ้าแลบ

CDN ทั่วโลกพร้อมตำแหน่ง edge ทั่วทุกมุมโลก โครงสร้างพื้นฐานการอนุมานที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมให้เวลาตอบสนองต่ำกว่าหนึ่งวินาที

การสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ

ทีมสนับสนุนทางเทคนิคเฉพาะพร้อมให้บริการตลอด 24/7 รับความช่วยเหลือเกี่ยวกับการผสานรวม การปรับให้เหมาะสม และการแก้ไขปัญหา

แพลตฟอร์ม API แบบครบวงจร

เข้าถึงโมเดล AI มากกว่า 300 รายการ (LLMs, ภาพ, วิดีโอ, เสียง) ผ่าน API เดียวที่สอดคล้องกัน การผสานรวมครั้งเดียวสำหรับความต้องการ AI ทั้งหมดของคุณ

พร้อมสร้างด้วย MiniMax M2.1 แล้วหรือยัง?

สัมผัสความสามารถในการเขียนโค้ดที่ทันสมัยพร้อมประหยัดต้นทุน 90% พร้อมให้บริการผ่าน API และการปรับใช้แบบโอเพนซอร์ส

การสนับสนุนหลายภาษาชั้นนำในอุตสาหกรรม
ประหยัดต้นทุน 90% เมื่อเทียบกับคู่แข่ง
ใบอนุญาต MIT สำหรับการใช้เชิงพาณิชย์

สำรวจโมเดลที่คล้ายกัน

เริ่มต้นจากโมเดลกว่า 300 รายการ

สำรวจโมเดลทั้งหมด

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.