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AITier

MiniMax-M2.1

MiniMaxMiniMaxオープンウエイトMIT · 商用利用可

説明

MiniMax M2.1 is an enhanced large language model focused on multi-language programming and real-world complex tasks. It features exceptional capabilities across Rust, Java, Golang, C++, Kotlin, Objective-C, TypeScript, JavaScript and more, with industry-leading multilingual performance that outperforms Claude Sonnet 4.5 and approaches Claude Opus 4.5. M2.1 significantly strengthens native Android and iOS development, delivers enhanced design comprehension and aesthetic expression for web/app scenarios, and provides more concise responses with improved speed and reduced token consumption. It excels across various coding agent frameworks including Claude Code, Droid (Factory AI), Cline, Kilo Code, Roo Code, and BlackBox.

リリース日
2025-12-23
パラメータ
230.0B
コンテキスト長
205K
モダリティ
text

能力レーダー

47
general
72
coding
83
reasoning
56
science
70
agents
0
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力44
53.0
LS
コーディングランキング107
71.0
AA
総合ランキング90
73.0
AA
科学130
65.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BrowseCompOpenAI (2025)62.0%自己申告
Terminal-Bench47.9%自己申告
Toolathlon43.5%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.0%自己申告
SciCode39.0%自己申告

Code

VIBE Web91.5%自己申告
VIBE Android89.7%自己申告
VIBE88.6%自己申告
VIBE iOS88.0%自己申告
VIBE Simulation87.1%自己申告
VIBE Backend86.7%自己申告
LiveCodeBench78.0%自己申告
SWE-bench Multilingual72.5%自己申告
SWT-Bench69.3%自己申告
SWE-Bench Verified67.0%自己申告
Multi-SWE-Bench49.4%自己申告
OctoCodingBench26.1%自己申告
SWE-Review8.9%自己申告
SWE-Perf3.1%自己申告

Communication

Tau2 Telecom87.0%自己申告

Finance

MMLU-Pro88.0%自己申告

General

IFBench70.0%自己申告

Long Context

AA-LCR62.0%自己申告

Math

AIME 202581.0%自己申告
Humanity's Last Exam22.0%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
82.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)
32.1
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.9
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.8
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.8
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.8
Ifbench(Google Research (2023))
0.7
Lcr(Artificial Analysis)
0.7
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.2

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Legal
90
Language
90
Finance
90
Healthcare
90
Communication
90
Instruction Following
70
Frontend Development
70
Tool Calling
70
Long Context
60
Math
60
Physics
60
Reasoning
60
Search
60
General
60
Biology
60
Chemistry
60
Code
60
Agents
50
Vision
20

価格設定

入力価格$0.3 / 1Mトークン
出力価格$1.2 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$0.525 / 1Mトークン
キャッシュ読み取り価格$0.03 / 1Mトークン
キャッシュ書き込み価格$0.375 / 1Mトークン

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

13 プロバイダー

最安: MiniMax最高: Moark
プロバイダー入力出力
1MiniMax最安
$0
$0
2302.AI
$0.3
$1.2
3OpenRouter
$0.3
$1.2
4Jiekou.AI
$0.3
$1.2
5ZenMux
$0.3
$1.2
6NovitaAI
$0.3
$1.2
7Kilo Gateway
$0.3
$1.2
8Vercel AI Gateway
$0.3
$1.2
9MiniMax (minimax.io)
$0.3
$1.2
10MiniMax (minimaxi.com)
$0.3
$1.2
11Merge Gateway
$0.3
$1.2
12NanoGPT
$0.33
$1.32
13Moark
$2.1
$8.4

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク

LLM StatsArtificial Analysis