虽然 MiniMax M2.1 是小版本更新，但是感觉国内的开源大模型公司越来越卷，上个月才体验到MiniMax M2，前几天MiniMax的工作人员就联系到我，把我拉进了MiniMax的飞书群。
将我的用户ID给他们之后，几个小时后就可以使用新的M2.1版本了。
MiniMax m2.1 相对于 MiniMax M2 有什么优点呢？从机器学习的角度来说，他肯定是更加的精准，更加的智能，优化了过去的一些缺点。拿自动驾驶来比较，一般来说新版本的智能驾驶相对上车的话会略微保守，但是它的优点呢，会在你逐渐的驾驶过程当中，会把优点逐渐逐步发挥出来，进而一段时间后超越之前的老版本。我认为这几天体验下来 MiniMax M2.1 就是这样的一个感觉。
下面是通过ChatGPT总结的一个表格：
| 对比维度 | Minimax M2.0 | Minimax M2.1 | 核心提升点 |
|---|---|---|---|
| 上下文与召回 | 192K 窗口，召回率 52% | 192K 窗口，召回率 94% | 长文本场景信息提取准确性翻倍 |
| Agent 能力 | 基础思维链，简单工具调用 | 交错思维链，复杂长链工具调用更稳，支持 MCP 跨模态协同 | 复杂任务自动化能力大幅提升 |
| 编程能力 | 基础代码生成，需手动调测 | One-Shot 过，多文件编辑 + 自动调测修复 | 研发效率显著提高 |
| 前端审美 | 基础界面生成，质感一般 | 界面 / 交互 / 纹理生成质感大幅提升 | 设计类内容产出质量升级 |
| 推理性能 | 中文推理较优，复杂推理稳定性一般 | 中文推理更贴合语境，复杂推理准确性 + 稳定性双提升 | 技术 / 学术 / 内容创作场景适配性更强 |
| 架构与效率 | 推理速度较快 | 230B 总参 + 10B 激活 MoE 架构，推理速度接近 Claude 3.5 Sonnet 的 2 倍 | 效率提升且成本降低 |
| API 性价比 | 约为 Claude 3.5 Sonnet 的 8% | 约为 Claude 3.5 Sonnet 的 8% |
MiniMax 官方提供的：编程工具接入MiniMax-M2.1方式
https://vrfi1sk8a0.feishu.cn/wiki/Ll78wNnR2iOXUYk88iVcV1rPnli
配置文件修改：
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.minimaxi.com/anthropic",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<YOUR_API_KEY>",
"API_TIMEOUT_MS": "3000000",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
"ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M2.1",
"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "MiniMax-M2.1",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M2.1",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M2.1",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M2.1"
}
}
React Testing Liabrary 测试
https://testing-library.com/docs/react-testing-library/intro/
Agent升级
体验地址：https://agent.minimaxi.com/
Agent 也进行了升级: 由 MiniMax-M2.1 驱动
高效模式下的 Agent 现已由我们最智能的 MiniMax-M2.1 模型驱动，专为复杂编程和 Agent 任务打造。
特点：
- 多语言编程专家： 显著提升多语言开发能力，在测试用例生成、代码性能优化及代码审阅等细分场景表现卓越。
- Agentic 能力与浏览器： 能够出色地规划并执行长程工具链，支持浏览器自主操控与多种工具协同。
- 数字员工能力： 专为复杂办公工作流打造，作为”数字员工”精准理解并执行多步骤指令与逻辑闭环。
