AI 模型大戰：除了 GPT-5，這位「務實派」選手 MiniMax-M2 可能更適合你的開發團隊

發佈於: 2025-10-28 • 更新於: 2025-10-28 • 3 分鐘閱讀

在眾多 AI 模型中，我們常常只關注智力分數最高的王者。但對於真實的軟體開發流程，速度、成本和「工具使用」能力可能更為關鍵。本文將深入剖析 MiniMax-M2，一個專為端到端編碼與工具鏈而生的 AI 代理，看看它如何在性能與成本之間取得絕佳平衡，成為開發團隊的得力助手。

在人工智慧的世界裡，模型排行榜的競爭從未停歇。每當 OpenAI、Google 或 Anthropic 推出新模型，大家的目光總是立刻被那些頂端的「智力」分數給吸引。沒錯，像 GPT-5 這樣的模型確實強大得令人印象深刻，但問題來了——在實際的軟體開發工作流程中，最高的智商就代表一切嗎？

老實說，不盡然。

一個開發團隊真正需要的，可能不是一個只會紙上談兵的「天才」，而是一個能捲起袖子、實際參與到編碼、測試、修復循環中的「夥伴」。它需要理解多個檔案的關聯，懂得如何使用終端機、瀏覽器，並能在整個工具鏈中順暢協作。更重要的是，它的成本和反應速度必須在可控範圍內。

這正是今天我們要聊的主角——MiniMax-M2 嶄露頭角的地方。它被官方定位為一個「端到端的編碼與工具使用代理」，聽起來是不是就很不一樣？

所以，MiniMax-M2 究竟是什麼來頭？

讓我們撥開那些花俏的行銷術語，看看它的核心設計。MiniMax-M2 的目標非常明確：它不是要成為所有領域的冠軍，而是要成為軟體開發與自動化工作流中的專家。

它的設計理念圍繞著幾個關鍵點：

專注於完整工作流程： 它不只是一個聊天機器人。它的強項在於處理多檔案編輯、執行「編寫-運行-修復」的循環、自動化測試驗證，以及橫跨終端機、瀏覽器、程式碼執行的長鏈工具調度。這些能力，才是真正能解放工程師雙手的關鍵。
聰明的架構設計： 根據公開資料，它擁有「約 100 億的啟用參數（總參數約 2000 億）」。你可以把它想像成一個擁有龐大知識庫的專家團隊，但每次只會派出最相關的幾位專家來解決你的問題。這種設計（類似於專家混合模型 MoE）的直接好處就是，在保持強大編碼和工具調用能力的同時，大幅降低了推理延遲和單位成本。對於需要高併發和批量處理的場景來說，這簡直是個福音。

直接看數據：深入比較開發與代理人基準測試

空談不如看數據。為了真正了解 MiniMax-M2 在真實開發場景中的實力，我們需要檢視那些專為評估端到端編碼和代理工具使用而設計的綜合性基準測試。這些測試涵蓋了編輯真實程式碼庫、執行命令、瀏覽網頁等日常開發任務，其表現與開發人員在終端機、IDE 和 CI/CD 中的實際體驗高度相關。

編碼與代理人基準測試 (Coding & Agentic Benchmarks)

這張表格直接反映了模型在真實開發場景中的硬實力。

基準測試	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4	Claude Sonnet 4.5	Gemini 2.5 Pro	GPT-5 (thinking)	GLM-4.6	Kimi K2 0905	DeepSeek-V3.2
SWE-bench Verified	69.4	72.7 *	77.2 *	63.8 *	74.9 *	68 *	69.2 *	67.8 *
Multi-SWE-Bench	36.2	35.7 *	44.3	/	/	30	33.5	30.6
SWE-bench Multilingual	56.5	56.9 *	68	/	/	53.8	55.9 *	57.9 *
Terminal-Bench	46.3	36.4 *	50 *	25.3 *	43.8 *	40.5 *	44.5 *	37.7 *
ArtifactsBench	66.8	57.3*	61.5	57.7*	73*	59.8	54.2	55.8
BrowseComp	44	12.2	19.6	9.9	54.9*	45.1*	14.1	40.1*
BrowseComp-zh	48.5	29.1	40.8	32.2	65	49.5	28.8	47.9*
GAIA (text only)	75.7	68.3	71.2	60.2	76.4	71.9	60.2	63.5
xbench-DeepSearch	72	64.6	66	56	77.8	70	61	71
HLE (w/ tools)	31.8	20.3	24.5	28.4 *	35.2 *	30.4 *	26.9 *	27.2 *
τ²-Bench	77.2	65.5*	84.7*	59.2	80.1*	75.9*	70.3	66.7
FinSearchComp-global	65.5	42	60.8	42.6*	63.9*	29.2	29.5*	26.2
AgentCompany	36	37	41	39.3*	/	35	30	34

註記: 標有星號 (*) 的數據直接取自該模型的官方技術報告或部落格。所有其他指標均使用下述評估方法獲得，以確保比較的一致性。詳細的評估方法請參考各基準測試的官方文件。

從上表可以清楚看到，MiniMax-M2 在多個關鍵項目上表現亮眼。例如，在 Terminal-Bench（終端機操作能力）上獲得 46.3 分，優於許多競爭對手，顯示其在自動化腳本和指令執行方面的可靠性。在 SWE-bench（軟體工程修復）上，它與業界頂尖模型處於同一水平，證明了其處理複雜程式碼的能力。

基礎智慧剖析：不僅是工具人

當然，強大的工具使用能力需要建立在扎實的基礎智慧之上。為了全面評估，我們參考了 Artificial Analysis 的評分標準，該機構使用一致的方法論，從數學、科學、指令遵循、編碼等多個維度，反映模型的綜合智慧概況。

智慧基準測試 (Intelligence Benchmarks)

指標 (AA)	MiniMax-M2	Claude Sonnet 4	Claude Sonnet 4.5	Gemini 2.5 Pro	GPT-5 (thinking)	GLM-4.6	Kimi K2 0905	DeepSeek-V3.2
AIME25	78	74	88	88	94	86	57	88
MMLU-Pro	82	84	88	86	87	83	82	85
GPQA-Diamond	78	78	83	84	85	78	77	80
HLE (w/o tools)	12.5	9.6	17.3	21.1	26.5	13.3	6.3	13.8
LiveCodeBench (LCB)	83	66	71	80	85	70	61	79
SciCode	36	40	45	43	43	38	31	38
IFBench	72	55	57	49	73	43	42	54
AA-LCR	61	65	66	66	76	54	52	69
τ²-Bench-Telecom	87	65	78	54	85	71	73	34
Terminal-Bench-Hard	24	30	33	25	31	23	23	29
AA Intelligence	61	57	63	60	69	56	50	57

AA: MiniMax-M2 的所有分數均與 Artificial Analysis 智慧基準測試方法論 (https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking) 對齊。其他模型的分數報告來自 https://artificialanalysis.ai/。

最終，MiniMax-M2 在 AA Intelligence 綜合智慧指數上獲得了 61 分，與 Gemini 2.5 Pro (60分) 和 Claude 4.5 Sonnet (63分) 並駕齊驅，穩坐第一梯隊。這證明了它不僅是一個優秀的「工具人」，其底層的邏輯推理和知識儲備同樣非常可靠。

真正的殺手鐧：無可匹敵的性價比

在擁有強大性能的同時，MiniMax-M2 最具吸引力的一點，莫過於它的價格。每百萬Token輸入0.3美金，以及輸出1.2美金，是Claude Sonnet 4.5 的8%。

這是什麼概念？與其他頂級模型動輒 3 至 30 美元的價格相比，MiniMax-M2 的成本效益極高。對於需要大量調用 API 的企業或開發團隊來說，這意味著可以用更低的預算，實現更大規模的自動化，讓 AI 真正落地到每一個開發環節。

那麼，MiniMax-M2 適合誰？

綜合來看，MiniMax-M2 並非要取代所有模型，而是為特定族群提供了絕佳的選擇。如果你的團隊符合以下幾點，那麼它非常值得一試：

正在建構 AI 代理（Agent）的開發團隊： 特別是那些需要與外部工具（API、資料庫、終端機）深度互動的代理。
希望自動化工程工作流程的組織： 例如自動化單元測試、程式碼審查、CI/CD 流程中的腳本執行等。
對成本敏感且需要高併發處理的應用： 需要大量、快速、低成本地處理程式碼或工具相關任務的場景。

簡單來說，如果你追求的不是單純的聊天或寫作能力，而是希望將 AI 深度整合到軟體開發的生命週期中，那麼 MiniMax-M2 所展現出的高性價比和務實定位，將會非常有吸引力。

想了解更多技術細節？可以參考他們在 HMiniMax M2 & Agent，大巧若拙。

如何使用

基於MiniMax-M2的通用Agent產品MiniMax Agent現已全面開放使用，並限時免費: https://agent.minimaxi.com/
MiniMax-M2 API已在MiniMax開放平台開放使用，並限時免費: https://platform.minimaxi.com/docs/guides/text-generation
MiniMax-M2模型權重已開源，可以本地部署使用。前往MiniMaxAI 在 Hugging Face 上的官方頁面

常見問題解答 (FAQ)

Q1：MiniMax-M2 比 GPT-5 更好嗎？

這取決於你的需求。如果你的任務需要最高的通用智慧和創造力，GPT-5 可能更勝一籌。但如果你的重點是軟體開發自動化、工具鏈整合，並且非常看重成本效益（如表格中所示，它在多項開發任務中表現不俗，但成本遠低於頂級模型），MiniMax-M2 可能是一個更聰明、更務實的選擇。

Q2：「約 100 億啟用參數」是什麼意思？

這是一種被稱為「專家混合（Mixture-of-Experts, MoE）」的架構。你可以想像模型內部有很多「專家小組」，每個小組擅長處理不同類型的任務。當一個請求進來時，系統只會「啟用」最相關的幾個專家小組來處理，而不是讓整個龐大的模型全部運轉。這樣做可以在不犧牲太多性能的前提下，大幅提升效率並降低成本。