許多開發者正在比較 MiniMax-M2 與 Claude Sonnet 4.5，不確定 M2 宣稱的「價格僅 8%、速度快 2 倍」在編碼與代理工作流中是否真的成立。核心的疑慮在於如何平衡速度、成本與推理能力。
本文將從基準測試、架構設計與實際任務三個維度對比兩款模型，幫助使用者判斷哪一款更適合自己的編碼、自動化或小型團隊工作流。
MiniMax-M2 真的能實現「價格僅 8%、速度快 2 倍」的承諾嗎？對比 Claude？
答案是肯定的！根據 MiniMax 官方部落格，該公司直接強調了這項改進。
我們已將該模型的 API 定價設定為 每百萬輸入 token 0.3 美元/2.1 人民幣、每百萬輸出 token 1.2 美元/8.4 人民幣，同時提供每秒約 100 token（且持續快速提升）的在線推理服務。此價格僅為 Claude 3.5 Sonnet 的 8%，推理速度幾乎快一倍。
然而，我們將聚焦於官方較少提及的性能層面。
| 基準測試 | MiniMax-M2 | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 69.4 | 77.2 |
| Multi-SWE-Bench | 36.2 | 44.3 |
| Terminal-Bench | 46.3 | 50.0 |
| ArtifactsBench | 66.8 | 61.5 |
| T²-Bench | 77.2 | 84.7 |
| GAIA (text only) | 75.7 | 71.2 |
| BrowseComp | 44.0 | 19.6 |
| FinSearchComp-global | 65.5 | 60.8 |
在面向編碼的基準測試中，Claude Sonnet 4.5 在 SWE 與邏輯密集型任務上的表現 consistently 比 MiniMax-M2 高出約 10-20%，展現出更強的長上下文連貫性與代理規劃能力。其架構更偏向推理深度與工具整合，而非純推理速度。
MiniMax-M2 在檢索與網絡代理任務中展現出驚人的效率，儘管激活參數更少，在 BrowseComp 與 FinSearchComp 上的表現仍優於 Claude。
M2 的激活參數有多大？
參數與上下文窗口
- 總參數：約 2300 億
- 每次推理/每 token 激活參數：約 100 億
- 上下文窗口：官方報導最高可達 約 20 萬 token
激活參數規模為何重要？
- 由於每次僅有約 100 億個參數被激活，M2 運行速度更快、使用成本更低。較小的工作負載意味著每個請求所需的內存更少，因此同一硬件上可同時運行更多任務。在長篇或多文件編碼項目中，這種設計能讓回應更快速穩定，使模型在交互使用時更流暢。
何時該選擇 M2、何時該繼續使用 Claude？
Claude Sonnet 4.5 適合處理以下場景：
- 大規模、多文件的軟體工程（SWE）任務
- 邏輯密集型與算法編碼問題
- 需要工具使用、多步驟推理與有狀態代理規劃的項目
- 複雜的錯誤修復、程式碼重構與跨模組整合
MiniMax-M2 更適合以下場景：
- 檢索增強型與連接網絡的編碼代理
- 輕量化自動化與腳本生成
- 金融數據查詢與資訊驅動的編碼工作流
- 簡單或模板化結構中的快速、低成本迭代編碼
# 測試任務！
你是一個高級編碼助手。請評估並優化以下函數，提升其速度、可靠性與可擴展性：
---
import requests
def fetch_prices(symbols):
data = {}
for s in symbols:
resp = requests.get(f"https://api.example.com/{s}")
data[s] = resp.json()["price"]
return data
---
指令要求：
1. 找出原始實現中的所有性能與可靠性問題。
2. 重寫函數以支援**併發執行**、**錯誤處理**、**超時與重試邏輯**以及**優雅降級**。
3. 測量或估算性能提升（例如 N 個標的時快多少倍），並總結關鍵改進點。
4. 僅返回以下內容：
- 優化後的程式碼
- 對比順序執行與併發執行的效能基準摘要
- 輸入 ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT'] 的範例輸出
| 維度 | MiniMax-M2 | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|
| 併發方式 | ThreadPoolExecutor + requests（偽併發） |
asyncio + aiohttp（真異步） |
| 程式碼複雜度 | 簡單易部署 | 更系統化，包含速率限制、連線池與結構化輸出 |
| 穩定性 | 基礎錯誤處理，失敗後繼續執行 | 細粒度異常捕獲、重試與速率限制保護 |
| 效能估算 | 2-4 倍提速 | 理想條件下最高 8 倍提速 |
| 運行成本 | 成本更低，回應更快 | 計算量更大，推理時間更長 |
| 最適合任務 | 快速原型與小規模腳本 | 大規模、高可靠性的併發服務 |
結論
兩款模型完成了相同的任務，但採取了不同的實現思路：
- M2 專注於速度與資源效率，輸出了可直接運行的併發版本。
- Claude 4.5 以完整度與工程嚴謹性為目標，提供了真正的異步、可上線的設計。
如何將 M2 整合到 Claude Code 中？
Novita AI 提供支援 200K 上下文 的 API，輸入成本僅 0.3 美元、輸出成本僅 1.2 美元，支援結構化輸出與函數呼叫，能充分發揮 MiniMax M2 程式碼代理的潛力。
第一步：獲取 API 金鑰
步驟 1：登入帳號後點擊「模型庫」按鈕。
步驟 2：選擇模型
瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：獲取 API 金鑰
為了進行 API 認證，我們會為你提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中標註複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用你所用程式語言對應的套件管理器安裝 API。安裝完成後，將必要的庫導入你的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API 即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天補全 API 的範例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
在 Claude Code 中使用 MiniMax M2
步驟 1：安裝 Claude Code
安裝 Claude Code 前，請確保你的系統符合最低要求：本地環境需安裝 Node.js 18 或更高版本。你可以在終端機執行 node --version 指令來驗證 Node.js 版本。
Windows 系統
開啟命令提示字元，執行以下指令：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
全域安裝能確保 Claude Code 在你的系統任何目錄下都能存取。npx win-claude-code@latest 指令會下載並執行最新版的 Windows 專用版本。
Mac 與 Linux 系統
開啟終端機，執行以下指令：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac 使用者可以直接進行全域安裝，无需額外執行平台專用指令。安裝過程會自動配置必要的依賴項與 PATH 環境變數。
步驟 2：配置環境變數
環境變數用於配置 Claude Code 透過 Novita AI 的 API 端點使用 Kimi-K2。這些變數會告訴 Claude Code 要將請求發送到何處，以及如何進行認證。
Windows 系統
開啟命令提示字元，設定以下環境變數：
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL="qminimax/minimax-m2"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="minimax/minimax-m2"
請將 <Novita API Key> 替換為你從 Novita AI 平台獲取的實際 API 金鑰。這些變數僅在當前工作階段生效，關閉命令提示字元後需要重新設定。
Mac 與 Linux 系統
開啟終端機，匯出以下環境變數：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="minimax/minimax-m2"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="inimax/minimax-m2"
步驟 3：啟動 Claude Code
完成安裝與配置後，你現在可以在專案目錄中啟動 Claude Code。使用 cd 指令導航到目標專案位置：
cd <your-project-directory>
claude .
點（.）參數會指示 Claude Code 在當前目錄中運行。啟動後，你會看到 Claude Code 的提示符出現在互動會話中。
這表示工具已準備好接收你的指令。介面提供了簡潔直觀的環境，支援自然語言編程互動。
步驟 4：在 VSCode 或 Cursor 中使用 Claude Code
Claude Code 能與主流開發環境無縫整合，它會強化你現有的工作流，而非取代它。
你可以在 VSCode 或 Cursor 的終端機中直接使用 Claude Code，這樣既能使用你熟悉的開發工具，又能享受 AI 輔助的功能。
此外，VSCode 與 Cursor 都有對應的 Claude Code 外掛程式可用
對個人開發者或小型團隊而言，現在是否值得切換或混合使用 M2？
簡短答案： 還不建議完全遷移——但可以選擇性使用。
原因如下：
MiniMax-M2 擁有更快的回應速度與更低的運營成本，對構建輕量化編碼代理或運行高頻率原型循環的小型團隊來說吸引力十足。不過，Claude Sonnet 4.5 在推理深度、多模組可靠性與工具編排方面仍舊領先。
最佳實踐：
- 將 M2 用於快速迭代、腳本生成與對成本敏感的批量任務。
- 將 Claude 4.5 用於生產級開發、除錯與長上下文任務。
- 混合工作流——由 M2 處理草稿或重複性工作負載，Claude 負責驗證與優化輸出——能實現效率與品質的最佳平衡。
MiniMax-M2 透過 100 億激活參數的設計與 20 萬 token 的上下文窗口，實現了低延遲、低成本的效率，在檢索與輕量化自動化方面表現優異。
Claude Sonnet 4.5 憑藉更強的推理與工具整合能力，在複雜的多模組軟體工程場景中仍舊更勝一籌。兩者結合說明，實際部署並非要讓一款模型取代另一款，而是要根據任務複雜度選擇合適的模型。
常見問題
MiniMax-M2 為什麼比 Claude Sonnet 4.5 更快？
MiniMax-M2 每次請求僅激活約 100 億個參數，減少了內存負載並提升了併發能力，因此推理速度更快、成本更低。
Claude Sonnet 4.5 在編碼方面的表現是否仍舊更優？
是的。由於更強的長上下文推理與代理規劃能力，Claude Sonnet 4.5 在 SWE-Bench 與邏輯密集型任務上的表現比 MiniMax-M2 高出 10-20%。
我應該在什麼時候使用 MiniMax-M2 而非 Claude Sonnet 4.5？
當你需要快速原型開發、批量腳本編寫或對成本敏感的自動化任務時，可使用 MiniMax-M2。當你進行需要工具編排與除錯的多語言、多文件項目時，建議使用 Claude Sonnet 4.5。
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