MiniMax-M2, le modèle de MiniMax en chiffres

MiniMax-M2 en bref

MiniMax-M2 est un modèle de langage de MiniMax, sorti le 27 octobre 2025. Il a donc plus d'un an : des successeurs ont pu sortir depuis. Ses poids sont publiés : vous pouvez le télécharger et le faire tourner sur vos propres serveurs, ou passer par l'un des 15 fournisseurs d'API qui le référencent sur models.dev. Il n'a pas de mode raisonnement déclaré : il répond directement, sans étape de réflexion facturée en plus.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Ce que ça coûte

MiniMax-M2 est facturé 0,30 $US par million de tokens en entrée et 1,2 $US en sortie (médiane de 15 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Pour fixer les idées : lire 20 000 tokens (une trentaine de pages) et en rédiger 2 000 coûte environ 0,008 $US ; mille fois cette tâche, 8,4 $US.

C'est 1,2 fois le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Que disent les tests indépendants ?

Epoch AI publie un seul résultat pour MiniMax-M2 sur les tests de notre panier : trop peu pour calculer un indice de capacité fiable.

• Terminal-Bench (tâches d'agent dans un terminal) : 30 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5, atteint 84,7 %

Ce qu'il sait faire

Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, soit environ 1 500 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 128 000 tokens.

Il accepte en entrée : texte.

Il sait appeler des outils (fonctions, API), ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (MiniMaxAI/MiniMax-M2). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

À qui s'adresse-t-il ?

Par sa catégorie, MiniMax-M2 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Alternatives

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de MiniMax-M2 sont :

• MiniMax-M3 (MiniMax, indice 55,5)
• Muse Glimmer 30B (Meta, 1,2 $US par million de tokens en sortie)
• MiniMax-M2.7 (MiniMax, 1,2 $US par million de tokens en sortie)
• Step 3.7 Flash (StepFun, 1,21 $US par million de tokens en sortie)