全球开源大模型杭州霸榜被终结，上 海Minimax M2发布即爆单，百万Tokens仅需8元人民币

Minimax M2 是由上海团队发布的最新开源大模型，专注于 AI 智能体（agentic）与编程场景的应用优化。与传统密集模型不同，M2 采用 MoE（Mixture-of-Experts）结构，虽然参数总量达到 230B，但实际活跃参数仅约 10B，从而在推理速度与成本上取得显著优势。

性能与架构亮点

在第三方测评机构 Artificial Analysis 的测试中，M2 以 61 分夺得开源模型第一、总体第五名的成绩；推理速度约为 Claude 3.5 Sonnet 的两倍。同时，官方给出的 API 定价极具竞争力，百万 Tokens 级别的成本仅约 8 元人民币，显著降低了智能体部署门槛。

面向智能体与编程的工具能力

M2 支持 Shell、浏览器、Python 等多种工具调用，并在编程、工具调用与深度搜索等智能体关键能力上表现突出。其设计考虑了智能体在执行闭环任务时需要的规划与多步推理能力，因而在复杂任务分解与工具链调用中具有天然优势。

打破“成本-速度-智能”三角

通过 MoE 结构与工程化优化，M2 试图解决智能体领域长期存在的“成本-速度-智能”三角问题：在不牺牲智能水平的前提下显著提升推理速度并压低使用成本，使得国产智能体应用的落地与规模化成为可能。

商业与生态影响

M2 的发布不仅在测评榜单上获得高位，也迅速引发市场订单与社区关注。低价位与高吞吐使得中小企业与开发者能够更经济地构建基于智能体的产品，推动国产 AI 智能体生态的扩展与商业化落地。后续生态建设包括工具适配、模型微调与私有化部署，将是决定其长期影响力的关键因素。

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