MiniMax-M2 Modell-Übersicht

MiniMax-M2 ist ein Open-Source Mixture-of-Experts (MoE) LLM, das für Coding und den Einsatz in Agentischen Systemen optimiert wurde. Von den 230 Milliarden Gesamtparametern, werden während der Inferenz 10 Mrd. pro Token aktiviert. Damit ist MiniMax-M2 ein sehr effizientes Modell, das sich sogar auf lokaler Hardware, z.B. auch einem NVIDIA DGX Spark, ausführen lässt. MiniMax-M2 gehört zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zu den weltweit besten Open Weights Modellen.

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Features & Modalitäten

Nicht verfügbar

Multimodalität

Verfügbar

ReasoningToolsWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning

Input:Text

Output:Text

Details zum Modell

204,8k Token

131,07k Token

0,30 $

1,20 $

230 Mrd.

0 Bytes

200,06k

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MiniMax-M2 Benchmark Scores

Stärken

TopAgentische Aufgaben

MiniMax-M2 Benchmark Übersicht

MiniMax-M2 Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

Benchmark	MiniMax-M2	MiniMax-M2.1	Claude Haiku 4.5	Kimi K2 Thinking	Muse Glimmer 30B	Muse Spark 1.2	Qwen 3.8 Max
AIME 2025Logik & Schlussfolgerung	78 %	83 %	80,7 %	94,5 %	—	—	—
GPQA DiamondWissen & Sprache	78 %	83 %	73 %	—	83,5 %	90,4 %	92,6 %
Humanity's Last ExamWissen & Sprache	12,5 %	22,2 %	—	51 %	22 %	43,9 %	43,6 %
LiveCodeBenchProgrammierung	83 %	81 %	—	83,1 %	—	—	—
MMLU-ProWissen & Sprache	82 %	88 %	—	84,6 %	—	—	—
SWE-bench VerifiedProgrammierung	69,4 %	74 %	73,3 %	71,3 %	76 %	—	—
Terminal-Bench 2.0Programmierung	46,3 %	47,9 %	—	47,1 %	—	—	—
τ²-BenchAgentische Aufgaben	77,2 %	87 %	76,6 %	—	—	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark AIME 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.2	100 %
GPT-5.2 Pro	100 %
GPT-5	99,6 %
GPT-5.4 nano	98,33 %
Kimi K2.5 (Thinking)	96,1 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	96 %
GLM-4.7	95,7 %
Gemini 3 Pro	95 %
Kimi K2 Thinking	94,5 %
GPT-5.1	94 %
GLM-4.6	93,9 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	93,1 %
GPT-5.4 mini	90,83 %
Nemotron 3 Super	90,21 %
Claude Sonnet 4.5	87 %
MiniMax M2.5	86,3 %
MiniMax M2.1	83 %
Claude Haiku 4.5	80,7 %
MiniMax-M2	78 %
Kimi K2 (0905)	49,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark AIME 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GAIA. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
MiniMax-M2	75,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GAIA. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Fugu Ultra	95,5 %
GPT-5.6 Sol	94,6 %
Claude Opus 4.8	93,6 %
Kimi K3	93,5 %
Claude Opus 5	93,43 %
Claude Fable 5	93,18 %
Grok 4.5	93,1 %
GPT-5.6 Terra	92,9 %
Gemini 3.6 Flash	92,8 %
Qwen 3.8 Max	92,6 %
GPT-5.6 Luna	92,3 %
GLM-5.2	91,2 %
DeepSeek V4 Flash 0731	90,8 %
Muse Spark 1.2	90,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Inkling-Small	89,5 %
Inkling	87,2 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	83,8 %
Muse Glimmer 30B	83,5 %
MiniMax-M2	78 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	56,3 %
Muse Spark 1.1	52,2 %
Fugu Ultra	50 %
Claude Opus 4.8	49,8 %
GPT-5.6 Sol	47,2 %
Muse Spark 1.2	43,93 %
Qwen 3.8 Max	43,6 %
Kimi K3	43,5 %
Claude Sonnet 5	43,2 %
GPT-5.6 Terra	41,8 %
GLM-5.2	40,5 %
Grok 4.5	40,3 %
Gemini 3.5 Flash	40,2 %
Gemini 3.6 Flash	38,3 %
DeepSeek V4 Flash 0731	36,8 %
Inkling-Small	31,6 %
Inkling	29,7 %
Muse Glimmer 30B	22 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	17,5 %
MiniMax-M2	12,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	2.887 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	93,5 %
Fugu Ultra	93,2 %
DeepSeek V4 Flash	91,6 %
Kimi K2.6	89,6 %
Claude Opus 5	89,03 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	88,7 %
GPT-5.6 Terra	85,93 %
Kimi K2.5 (Thinking)	85 %
GLM-4.7	84,9 %
Qwen3.5-397B-A17B	83,6 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	83,3 %
Kimi K2 Thinking	83,1 %
MiniMax-M2	83 %
GPT-5.6 Sol	82,6 %
Nemotron 3 Super	81,19 %
MiniMax M2.1	81 %
Muse Spark	80 %
Gemma 4 31B	80 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	72 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMLU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 5	91,59 %
GPT-5.6 Sol	89,1 %
MiniMax M2.1	88 %
Qwen3.5-397B-A17B	87,8 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	87,5 %
Kimi K2.5 (Thinking)	87,1 %
GPT-5.6 Terra	86,66 %
Grok-4	86,6 %
DeepSeek V4 Flash	86,2 %
Gemma 4 31B	85,2 %
DeepSeek-R1-0528	85 %
Kimi K2 Thinking	84,6 %
GLM-4.5	84,6 %
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	84,4 %
GLM-4.7	84,3 %
Nemotron 3 Super	83,73 %
MiniMax-M2	82 %
GLM-4.5 Air	81,4 %
Qwen3 30B A3B Instruct 2507	78,4 %
Gemma 3	67,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMLU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.6 Sol	96,2 %
Claude Opus 5	96 %
Claude Fable 5	95 %
Claude Mythos Preview	93,9 %
Claude Opus 4.8	88,6 %
Claude Opus 4.7	87,6 %
Claude Sonnet 5	85,2 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	80,6 %
Gemini 3.1 Pro	80,6 %
MiniMax-M3	80,5 %
Inkling-Small	80,2 %
Kimi K2.6	80,2 %
MiniMax M2.7	79,9 %
Claude Sonnet 4.6	79,6 %
DeepSeek V4 Flash	79 %
Inkling	77,6 %
Muse Spark	77,4 %
Muse Glimmer 30B	76 %
GPT-5.6 Terra	75,2 %
MiniMax-M2	69,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2.0. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	82,7 %
Claude Mythos Preview	82 %
GPT-5.4	75,1 %
Claude Opus 4.7	69,4 %
Gemini 3.1 Pro	68,5 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	67,9 %
Kimi K2.6	66,7 %
Claude Opus 4.6	65,4 %
GLM-5.1	63,5 %
Claude Sonnet 4.6	59,1 %
Muse Spark	59 %
MiniMax M2.7	57 %
DeepSeek V4 Flash	56,9 %
GLM-5	56,2 %
Qwen3.5-397B-A17B	52,5 %
MiniMax M2.5	51,7 %
GPT-5.4 nano	46,3 %
MiniMax-M2	46,3 %
GPT-5.4 mini	38,2 %
Nemotron 3 Super	31 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2.0. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark τ²-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.6	95,6 %
Gemini 3.1 Pro	95,1 %
Claude Sonnet 4.6	94,8 %
Claude Opus 4.5	93,55 %
Muse Spark	91,5 %
GPT-5.2	90,35 %
GLM-5	89,7 %
GPT-5.4 nano	88,38 %
GLM-4.7	87,4 %
MiniMax M2.1	87 %
Qwen3.5-397B-A17B	86,7 %
GPT-5.6 Terra	86,26 %
Gemini 3 Pro	85,4 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	80,3 %
GPT-5.1	80,2 %
MiniMax-M2	77,2 %
Gemma 4 31B	76,9 %
GPT-5.4 mini	74,1 %
GLM-5.1	70,6 %
Nemotron 3 Super	61,15 %

Vergleich von LLMs im Benchmark τ²-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Mixture-of-Experts Transformer
Input Kontextlänge	204,8k
Output Kontextlänge	131,07k
Tokenizer	GPT2Tokenizer

Besonderheiten

Extrem niedrige Aktivierungsparameter	Nur 10B der 230B Parameter aktiv
API-Kompatibilität	Unterstützt OpenAI- & Anthropic-API-Standards

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Sehr effizientes Modell
Mit ca. 8% der Kosten von Claude Sonnet 4.5 bei nahezu doppelter Geschwindigkeit ist MiniMax-M2 ein extrem kosteneffizientes Modell.
Bestes Open Weights Modell für KI-Agenten
MiniMax-M2 schneidet in vielen Benchmarks für KI-Agenten-Systeme mit hohen Ergebnissen ab.
Beeindruckende Coding-Skills
In Benchmarks wie SWE-Bench oder Terminal-Bench schneidet M2 sehr gut ab. Es eignet sich somit gut für den Einsatz in Vibe-Coding Applikationen.
Open Source mit MIT-Lizenz
Vollständig Open Source und frei für kommerzielle Nutzung, Modifikation und Redistribution

Nachteile

Keine Multimodalität
MiniMax-M2 ist ein Text-only Modell und unterstützt keine multimodalen Eingaben (Bilder, Audio, Video).

Vergleiche MiniMax-M2 mit anderen LLMs

Vergleiche MiniMax-M2 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Intelligence-Index ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	–	204,8k	131,07k	0,30 $	1,20 $	27.10.2025
Meta AI	Muse Glimmer 30B	Apache 2.0	35,1	131,07k	131,07k	0,35 $	1,50 $	10.08.2026
Meta AI	Muse Spark 1.2	Proprietär	54,1	1,05 Mio.	1,05 Mio.	1,25 $	4,25 $	05.08.2026
Alibaba	Qwen 3.8 Max	Proprietär	–	1 Mio.	128k	2,00 $	6,00 $	02.08.2026
DeepSeek AI	DeepSeek V4 Flash	MIT	49,9	1 Mio.	384k	0,14 $	0,28 $	31.07.2026
Thinking Machines Lab	Inkling Small	Apache 2.0	40	1 Mio.	1 Mio.	0,50 $	1,20 $	30.07.2026
Anthropic	Claude Opus 5	Proprietär	61	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	24.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.5 Flash Lite	Proprietär	36,5	1 Mio.	65,54k	0,30 $	2,50 $	21.07.2026
Google DeepMind	Gemini 3.6 Flash	Proprietär	50,1	1 Mio.	64k	1,50 $	7,50 $	21.07.2026
Poolside	Laguna S 2.1	Open Model License	–	1,05 Mio.	131,07k	0,10 $	0,20 $	20.07.2026

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MiniMax-M2 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: MiniMax-M2 ist auch direkt in MiniMax Code nutzbar.

MiniMax Code

20,00 $

Provider & APIs

Du kannst MiniMax MiniMax-M2 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu MiniMax-M2

Kann ich MiniMax-M2 kostenlos nutzen?

Ja, MiniMax-M2 ist in MiniMax Code auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist MiniMax-M2 Open Source?

MiniMax-M2 wird unter der Lizenz „MIT“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht MiniMax-M2?

MiniMax-M2 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.

Was kostet MiniMax-M2 über die API?

Über die API kostet MiniMax-M2 0,30 $ pro 1 Mio. Input-Token und 1,20 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von MiniMax-M2?

MiniMax-M2 verarbeitet bis zu 204,8k Token in einer Anfrage.

MiniMax-M2

MiniMax-M2 Modell-Übersicht

Features & Modalitäten

Features & Modalitäten

Details zum Modell

API-Preise einordnen

MiniMax-M2 Benchmark Scores

Stärken

MiniMax-M2 Benchmark Übersicht

Wissen & Sprache

Logik & Schlussfolgerung

Programmierung

Agentische Aufgaben

So liest du die Übersicht

MiniMax-M2 Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

So liest du die Tabelle

Ergebnisse in Benchmarks

So liest du die Charts

Benchmarks & Performance

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Besonderheiten

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Nachteile

Vergleiche MiniMax-M2 mit anderen LLMs

MiniMax-M2 ausprobieren

Provider & APIs

Häufige Fragen zu MiniMax-M2

Stärken

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Wissen & Sprache

Logik & Schlussfolgerung

Programmierung

Agentische Aufgaben

So liest du die Übersicht

MiniMax-M2 Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

So liest du die Tabelle

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So liest du die Charts