LLM Perks

MiniMax M2

Aktuell kostenlos Sehr groß
ReasoningCodingTool-NutzungOffene Gewichte

MiniMax M2 ist ein Sprachmodell mit 230B Parametern von MiniMax. Es ist derzeit bei 1 Anbieter kostenlos, mit bis zu 197K Token Kontext. Das Modell unterstützt schrittweises Reasoning, eignet sich für Coding, unterstützt Tool Calling. Die Gewichte sind offen, daher läuft es auch lokal.

Entwickler
MiniMax
Parameter
230B / 10B aktiv
Kontext
197K Token
Typ
Text
Lizenz
Offene Gewichte

Wo Sie MiniMax M2 kostenlos nutzen können

Jede Zeile ist ein eigener kostenloser Endpunkt mit eigenen Limits.

AnbieterKontextLimitKarte
Together AI
MiniMaxAI/MiniMax-M2
197K Fair use (depends on server load) — Öffnen

Schnellstart

curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Beispiel für Together AI. Jeder OpenAI-kompatible Client funktioniert: Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Intelligence Index
18.6
GPQA Diamond
77.7%
Humanity's Last Exam
13.7%
Terminal-Bench Hard
25.8%
τ²-Bench
86.8%
Langer Kontext (LCR)
64.3%

Quelle: Artificial Analysis · MiniMax-M2

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FAQ

Ist MiniMax M2 kostenlos?

Ja. Stand 26. September 2026 ist MiniMax M2 kostenlos bei Together AI. Jeder Anbieter hat eigene Limits — siehe Tabelle oben.

Wie groß ist das Kontextfenster von MiniMax M2?

Der größte Kontext unter den kostenlosen Routen beträgt 196.608 Token. Manche Anbieter begrenzen ihn niedriger.

Wie rufe ich MiniMax M2 per API auf?

Nutzen Sie einen beliebigen OpenAI-kompatiblen Client mit base URL https://api.together.xyz/v1, Modell-ID MiniMaxAI/MiniMax-M2 und einem Together AI-Schlüssel.

Wie gut ist MiniMax M2?

Artificial Analysis Intelligence Index: 18.6, GPQA Diamond: 78%. Zum Vergleich: Das derzeit stärkste kostenlose Modell im Katalog ist GLM 5.3.

Hat MiniMax M2 offene Gewichte?

Ja, die Gewichte sind veröffentlicht — Sie können es herunterladen und lokal ausführen, zum Beispiel mit Ollama oder LM Studio.