在 Cursor 中使用 Minimax M2：快速設定指南

別再為緩慢或昂貴的 AI 程式碼模型煩惱了。MiniMax M2 能提供快速的推理能力與可靠的智能體效能，適合真實的程式碼開發工作，而且你可以直接在 Cursor 中使用它。

這份逐步指南會詳細說明如何透過 Novita AI 相容 OpenAI 的 API 在 Cursor 中使用 MiniMax M2，同時提供設定技巧，幫助你獲得最佳速度、準確度與工作流程效率。

2025 年 Cursor IDE 為何成為開發者必備工具？

Cursor 是專為開發者打造的下一代 AI 驅動程式碼開發環境。其自適應檢索模型能深入理解你的專案結構，減少手動提供上下文的必要。

Cursor IDE 核心功能

• 智能程式碼補全： 根據專案的即時上下文智能預測與補全程式碼。
• 多模型彈性： 支援多種 AI 供應商，讓你可以根據不同開發需求選擇最適合的模型。
• 對話式輔助： 提供整合的聊天介面，可即時獲得協助、解釋與程式碼生成。
• 智能體推理： 透過推理驅動的「智能體模式」處理複雜的多步驟程式碼任務。
• 無縫測試整合： 能輕鬆與主流測試工具和框架搭配，簡化驗證流程。

什麼是 Minimax M2？

MiniMax M2 是專為程式碼編寫與智能體 AI 工作流程設計的下一代輕量級大型語言模型。它基於混合專家（MoE）架構構建，總參數達 2300 億，每個 token 僅激活 100 億參數，在不犧牲智能的前提下實現卓越的效率。MiniMax M2 結合了快速推理、低成本部署與強大的推理能力，能讓開發者精準執行複雜的多步驟任務。

核心功能

• 卓越智能： MiniMax-M2 在數學、科學、程式碼、指令遵循以及智能體工具使用等領域都達到頂尖的通用智能水準，其綜合總分在所有開源大型語言模型中位居前列。
• 先進程式碼能力： 專為完整的開發者工作流程打造，MiniMax-M2 能以極高的穩定性處理多檔案編輯、反覆執行-修復循環以及測試驅動的修復。它在 Terminal-Bench 與 Multi-SWE-Bench 風格任務中的優異表現，充分展現了在終端、IDE 與 CI 流程中的實際應用效能。
• 智能體能力： MiniMax-M2 在涉及 shell、瀏覽器、檢索工具與程式碼執行器的擴展工具鏈中，展現了先進的規劃與執行能力。在 BrowseComp 風格的評估中，它能可靠地識別難以找到的來源、保留可追溯的推理過程，並能從執行錯誤中優雅恢復。
• 高效架構： 總參數達 2300 億，每個 token 僅激活 100 億參數，MiniMax-M2 擁有卓越的效率，在保持高吞吐量的同時降低延遲、成本與資源需求。其設計完美契合當前朝向可部署、針對程式碼與智能體應用優化的高效能模型發展的趨勢。

Cursor Pro 定價與訂閱要求

注意： 沒有訂閱 Cursor Pro 的使用者無法連接個人 API 金鑰來使用進階 AI 程式碼功能。智能體模式與編輯功能僅對 Pro 訂閱者開放。

Ask 模式（基礎 AI 輔助）

• 提供對話式 AI 支援，協助你探索與理解程式碼庫。
• 提供跨檔案的智能搜尋與查詢能力。
• 在唯讀環境中運行，不會直接修改程式碼。
• 最適合用於學習、理解程式碼與安全的實驗。

智能體模式（進階 AI 程式碼開發）

• 開啟自主程式碼編寫與多步驟任務執行功能。
• 能獨立導航你的程式碼庫並實施變更。
• 只需極少的使用者輸入，就能規劃、編輯與驗證複雜的修改。
• 支援工具呼叫，能實現全流程工作自動化。

為什麼要在 Cursor 中使用 Minimax M2？

在 Cursor 中使用 MiniMax M2 能為開發者帶來更快、更實惠且深度整合的 AI 程式碼開發體驗。Cursor 的 IDE 能完整掌握專案脈絡，而 MiniMax M2 透過其輕量級 MoE 架構提供強大的推理能力與低延遲回應。這組搭配能讓你在不切換上下文、也不需支付封閉模型費用的前提下，處理複雜的重構、依賴修復與多檔案編輯。與更重的模型相比，MiniMax M2 在保持程式碼品質的同時縮短回應時間，是 Cursor 中高頻率編碼、自動除錯與智能體工作流程的理想選擇。

如何在 Cursor 中使用 Minimax M2

前置條件：取得 API 金鑰

Novita AI 提供的 MiniMax API 擁有 204K 上下文，輸入成本僅 $0.3/百萬 token，輸出成本 $1.2/百萬 token，能充分發揮 MiniMax M2 在智能體程式碼任務中的最大潛力。

Novita AI

步驟 1：建立帳號

註冊 Novita AI 帳號。登入後，你首先需要生成一個 API 金鑰，後續將用它來驗證請求。

步驟 2：生成 API 金鑰

前往 金鑰管理 頁面，選擇「新增金鑰」。這個金鑰將作為你的請求憑證，僅會顯示一次，請務必立即複製並妥善保存，後續步驟會用到它。

步驟 3：驗證模型存取權限

• 選擇模型名稱： 你需要從 Novita AI 的模型庫中複製你想使用的模型名稱。
• API 端點： https://api.novita.ai/openai
• 相容性： 完整支援 OpenAI API 標準

Novita AI 平台上前 7 款熱門 AI 程式碼模型

模型	上下文長度	最適合場景	模型 ID
Minimax M2	204.8k	快速智能體程式碼工作流程	minimax/minimax-m2
GLM 4.6	204.8k	通用程式碼開發優異表現	zai-org/glm-4.6
Qwen3-Coder 480B	262k	專業程式碼任務	qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
DeepSeek V3.1	131k	複雜問題解決	deepseek/deepseek-v3.1
Kimi K2	262k	大型程式碼庫分析	moonshotai/kimi-k2-0905
OpenAI GPT OSS 120B	131k	OpenAI 替代方案	openai/gpt-oss-120b
Gemma 3 12B	131k	視覺 + 程式碼任務	google/gemma-3-12b-it

Cursor 完整安裝與設定指南

步驟 1：安裝並啟用 Cursor

• 從 cursor.com 下載最新版本的 Cursor IDE
• 訂閱 Pro 方案以啟用基於 API 的功能
• 開啟應用程式並完成初始設定

步驟 2：進入進階模型設定頁面

• 開啟 Cursor 設定（可以使用 Ctrl + F 快速搜尋）
• 在左側選單中切換到 「模型」 分頁
• 找到 「API 設定」 區塊

步驟 3：設定 Novita AI 整合

• 前往 API 金鑰 設定頁面。
• 同時啟用 OpenAI API 金鑰 與 覆寫 OpenAI 基礎 URL 選項。
• 在 API 金鑰欄位中輸入你的 Novita AI API 金鑰。
• 將基礎 URL 替換為：https://api.novita.ai/openai。

步驟 4：新增多款 AI 程式碼模型

點擊 「+ 新增自訂模型」 並依次新增以下模型：

• minimax/minimax-m2
• qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
• zai-org/glm-4.6
• deepseek/deepseek-v3.1
• moonshotai/kimi-k2-0905
• openai/gpt-oss-120b
• google/gemma-3-12b-it

步驟 5：測試整合是否成功

• 在 Ask 模式 或 智能體模式 中開啟新對話
• 在不同程式碼場景中測試多款模型
• 確認每款模型都能返回有效的回應

疑難排解

問題	可能原因	解決方式
模型無回應 / 請求失敗	API 金鑰錯誤或已過期	重新輸入你的 Novita AI API 金鑰，確保沒有多餘的空白字元，必要時重新生成金鑰。
model_not_found 或 404 錯誤	模型名稱或基礎 URL 設定錯誤	確認模型名稱（例如 minimax-m2），並將基礎 URL 設為：https://api.novita.ai/openai。
回應緩慢或內容不完整	輸出 token 限制或 temperature 參數未優化	提高 max_output_tokens 值並降低 temperature 值以提升穩定性。
智能體任務中斷 / 部分編輯失敗	智能體觸發安全限制或指令不夠清晰	在提示詞中加入更明確的逐步目標後重新執行，將大型重構任務拆分為多個小動作。

常見問題

什麼是 Minimax M2？

MiniMax M2 是輕量級混合專家模型，每個 token 僅激活 100 億參數，能提供快速、低成本的推理能力與強大的推理效能，專為智能體程式碼工作流程設計。

Minimax M2 在 Cursor 中最擅長處理哪些任務？

Minimax M2 最擅長處理多檔案編輯、依賴對齊、重構、除錯以及逐步執行的智能體工作流程。

在 Cursor 中使用 MiniMax M2 需要安裝額外軟體嗎？

不需要安裝任何額外軟體。你只需要在 Cursor 的設定中加入你的 Novita AI API 金鑰，並設定基礎 URL 與模型名稱即可。