你好，我是袋鼠帝。
昨天刷X的时候，看到MiniMax官方账号发了一条新动态，正式发布了他们最新的旗舰模型：MiniMax-M2。
说实话，我对MiniMax一直映像不错。
他们最早发布MiniMax-01的时候，我就写过一篇文章介绍，当时把它接入RAG，作为AI知识库的问答模型，效果相当不错，那篇文章也挺受欢迎的。
后来，他们又发布了M1模型，直接把上下文长度干到了1M token，跟谷歌的Gemini 2.5 Pro并列全球支持最长上下文长度的旗舰模型。
而且，MiniMax-M1还是开源的。
当时我就在想，这么长的上下文，要是编程和Agent能力能跟上，那简直就是天生编程圣体啊！
可惜，当时的M1，在编程方面确实还比较一般。
没想到，时隔4个月，MiniMax真的把这块短板给补上了，甚至还很猛。
这次发布的MiniMax-M2模型，参数量只有230B（激活参数10B），但专为编程和Agent而生，并且开源。
而且支持的最大token数达到了0.2M
然后我把MiniMax-M2接入了Claude Code，Codex，以及试用了一下搭载MiniMax-M2的最新的MiniMax Agent效果都相当不错：
甚至跑通了，我之前尝试多次都未果的「公众号文章多平台同步插件」（一键同步到知乎、掘金、CSDN等），这个帮大忙了！
以及它生成网站的能力也是超强：
在正式开始接入教程和实测之前，我们先快速过一下M2的成绩。
在全球权威的模型评测榜单Artificial Analysis里，MiniMax-M2直接冲到了全球前五，开源模型里排名第一。
https://artificialanalysis.ai/models
这个榜单覆盖了数学，科学，代码，Agent等多个核心维度，含金量非常高。
然后，M2的价格，只有Claude Sonnet 4.5的8%。
成为全球性价比最高模型：$0.3/2.1元 (输入)，$1.2/8.4元(输出)
国内这价格又卷起来了...
输出速度也超快，能达到100TPS（也就是每秒可以输出约100个token）
下图纵轴是速度，横轴是价格
有意思的是，我接入Claude Code和Codex跑了半天，发现余额一点都没少。
看了一下，M2模型API和MiniMax Agent，居然全球免费14天，不知道他们顶不顶得住。
MiniMax-M2开源地址汇总，方便直达：
HuggingFace：
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2
Github：
https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2
接下来，我们进入实操环节
M2接入Codex和CC
想发挥M2最大的能力，还是需要接入Agent，最直接的方式，是在MiniMax Agent里面使用：
https://agent.minimaxi.com/
同时也可以把它接入到本地的编程Agent工具里。
我这里以Claude Code和Codex为例，给大家说一下接入流程。
接入Claude Code
第一步，获取API Key。
你需要先去MiniMax的开放平台注册一个账号，然后在后台创建一个新的API Key。记得把这个Key复制下来保存好，它只会显示一次。
https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key
第二步，配置Claude Code。
还是老方法，找到Claude Code的配置文件settings.json。
Windows系统路径一般是
C:\Users\你的用户名\.claude\settings.json。
Mac系统路径一般是 ~/.claude/settings.json。
用文本编辑器打开它，然后在里面添加或者更新env字段，内容如下，记得把<MINIMAX_API_KEY>替换成你自己的Key。
{"env":{"ANTHROPIC_BASE_URL":"https://api.minimaxi.com/anthropic","ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"<MINIMAX_API_KEY>","API_TIMEOUT_MS":"3000000","CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC":1,"ANTHROPIC_MODEL":"MiniMax-M2","ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL":"MiniMax-M2","ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL":"MiniMax-M2","ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL":"MiniMax-M2","ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL":"MiniMax-M2"}}
保存配置文件，然后重新启动Claude Code。
现在，你的Claude Code就已经用上了MiniMax-M2了～
接入Codex
如果你更习惯使用Codex，接入过程也很简单。
第一步，同样是获取API Key。
第二步，配置Codex。
找到Codex的配置文件config.toml
Windows系统路径一般是：
C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml
Mac系统路径一般是：
~/.codex/config.toml
在里面添加如下内容。
[model_providers.minimax]name="MiniMax Chat Completions API"base_url="https://api.minimaxi.com/v1"env_key="MINIMAX_API_KEY"wire_api="chat"requires_openai_auth=falserequest_max_retries=4stream_max_retries=10stream_idle_timeout_ms=300000[profiles.m2]model="codex-MiniMax-M2"model_provider="minimax"
第三步，设置环境变量。
在你的终端里，执行以下命令，注意：把<MINIMAX_API_KEY>替换成你自己的APIKey。
exportMINIMAX_API_KEY="<MINIMAX_API_KEY>"如果是Windows可以在PowerShell里面执行：
$env:MINIMAX_API_KEY ="<MINIMAX_API_KEY>"第四步，使用codex --profile m2命令，指定模型来启动，这样Codex就会默认使用我们配置好的M2模型了。
PS：也可以直接把apikey填到配置文件的env_key处，就可以省去第三步。
实际效果
万事俱备，我们一起来看看MiniMax-M2到底怎么样。
先试了一下搭载M2的全新MiniMax Agent
最后接入Claude Code、Codex，帮我解决了一个我自己的真实需求，猛猛提效。
AI故宫导游，打造多模态故宫博物院网站
今年6月份第一次去北京，直奔的第一个景点就是故宫，给我的感觉非常震撼，可惜当时没有导游，没有讲解，总感觉少了点什么。
Prompt：帮我开发一个故宫博物院的导览网站。需要包含几个主要宫殿的介绍，配上高清的馆藏文物图片。最重要的是，每个宫殿的介绍页面，都要有一个语音导览按钮，点击后能播放由AI生成的专业语音解说。
这个Case完美地展现了MiniMax作为一家多模态全家桶公司的技术底蕴。
M2搭配MiniMax Agent不仅能写出漂亮的网站代码，还能无缝的调用自家的语音合成模型，为网站加入了画龙点睛的语音导览功能，体验非常棒。
而且DeepSearch能力太强了，搜到的图片非常多，并且所有图片分类完全准确！
有点🐂🍺
Prompt：生成孟菲斯风格的精美PPT，主题是【什么是Claude skills】
很会做PPT，而且审美也很棒！
然后3D能力也很不错：
Prompt：创建一个基于程序化生成的3D地形沙盒前端页面。可以设定种子值来生成独特的山脉、峡谷、湖泊或岛屿。更重要的是，可以实时调整天气参数：例如，增加降雪量，观察地面逐渐被白雪覆盖；调高风速，看树木摇摆，云层快速移动；或者引发一场暴雨，地面出现水洼并形成溪流。所有的地形和天气效果都应具备高度的视觉真实感和流畅的动态变化。
这个3D的生态环境，我之前试过很多模型或者Agent都做不出来，只有GLM-4.6和M2做出来了。
生成切水果的小游戏：
Prompt：我需要你帮我生成一个完整的、功能齐全的“网页版切水果”游戏。
**项目要求：**
使用纯粹的 HTML, CSS, 和 JavaScript (ES6+) 来实现，不依赖任何外部游戏框架（如 Phaser, Three.js 等）。
**技术栈：**
1. **HTML:** 使用 `<canvas>` 元素作为游戏的主舞台。
2. **CSS:** 负责基本的页面布局，如背景、得分显示、按钮样式和游戏结束菜单。
3. **JavaScript:** 负责所有的游戏逻辑。
**核心功能明细：**
1. **游戏循环 (Game Loop):**
* 使用 `requestAnimationFrame` 创建一个平滑的、持续运行的游戏循环。
2. **物体（水果与炸弹）：**
* 使用 JavaScript 的 `class` 来定义 `Fruit`（水果）和 `Bomb`（炸弹）。
* 这些物体应该有属性：`x` (x坐标), `y` (y坐标), `radius` (半径), `velocityX` (x轴速度), `velocityY` (y轴速度), `gravity` (重力)。
* 物体需要有 `draw()` 方法（在 canvas 上绘制自己）和 `update()` 方法（更新位置，模拟重力和运动）。
3. **生成机制：**
* 游戏开始后，以随机的时间间隔（例如 0.5 到 2 秒）从屏幕底部随机位置生成物体。
* 生成的物体应有 80% 的概率是水果，20% 的概率是炸弹。
* 物体被生成时，给予一个向上的初速度 (`velocityY` 为负值) 和一个随机的水平速度 (`velocityX`)，模拟抛物线运动。
* 如果物体掉落到画布底部以下，应将其从游戏中移除。
4. **切割机制 (Slicing):**
* 监听鼠标的 `mousedown`, `mousemove`, 和 `mouseup` 事件（或触摸事件 `touchstart`, `touchmove`, `touchend`）。
* 当鼠标按下并移动时，在画布上绘制一条“刀光”轨迹。这条轨迹可以是一个短暂存留的、由多个点连接成的线条。
* **碰撞检测：** 实时检测“刀光”轨迹是否与任何一个水果或炸弹的圆形区域相交。
5. **游戏逻辑与计分：**
* **切中水果：**
* 该水果从游戏中移除。
* 得分（Score）增加 1 分。
* （可选高级功能）在水果被切中的位置，生成两个“半个水果”的图像，模拟切开的效果。
* **切中炸弹：**
* 游戏立即结束。
* **错过水果：**
* （可选高级功能）如果一个水果没有被切到并掉落出屏幕，扣除 1 条生命（Lives）。生命值为 0 时游戏结束。
6. **UI 与游戏状态：**
* **得分显示：** 在画布的左上角实时显示当前得分。
* **游戏结束：** 当游戏结束时（切中炸弹），停止游戏循环。在屏幕中央显示一个“游戏结束”的浮层 (Overlay)，内容包括：
* "游戏结束" 标题
* "你的得分: [最终得分]"
* 一个 "重新开始" (Retry) 按钮。
* **重新开始：** 点击“重新开始”按钮后，重置所有变量（得分、生命值、清空所有物体），并重新启动游戏循环。
**代码结构：**
请将 HTML, CSS, 和 JavaScript 代码清晰地组织起来。最好是将它们放在一个单独的 `index.html` 文件中，CSS 使用 `<style>` 标签，JavaScript 使用 `<script>` 标签。
还原的还不错，如果把水果的模型再换逼真一点，感觉跟当年高中时候玩的切水果也差不多了。
3D抽象流体艺术
Prompt：创建一个全屏的、基于物理模拟的交互式画布。用户用鼠标在上面滑动，可以搅动预设的、多种色彩的粘性流体，创造出类似丙烯画或土耳其湿拓画的惊艳效果。还可以一键切换到烟雾模式，鼠标的轨迹会变成一股袅袅升起的彩色烟雾，可以被吹散和扰动。整个过程非常解压
效果ok，还挺解压的～
然后想制作一个音乐歌单网站
Prompt：帮我制作一个AI音乐歌单网站。用户可以输入心情或场景（比如“适合雨天夜晚听的爵士乐”），网站能自动调用AI音乐生成模型，生成一段符合要求的纯音乐，并搭配一个由AI生成的背景视频，形成一个音乐播放列表，页面要有艺术气息。
虽然这个网站功能没有完全实现，但审美真的很好，页面打开就让我眼前一亮。还没听歌就已经开始感到放松了。
我自己有一个真实需求：
浏览器插件开发，一键把公众号文章进行多平台同步
顺便想看看M2在Claude Code和Codex这两个不同平台上的表现，所以我在cc和codex上面都测试了
这个需求，源于我作为自媒体人的最原始的需求。
我习惯在公众号后台写文章，但每次发布后，想同步到知乎，CSDN，掘金这些平台，都得手动复制粘贴，调整格式，复制粘贴的图片还经常上传失败，挺费时间的。
Prompt：帮我开发一个Chrome浏览器插件。功能要求：当我在浏览器中打开一篇微信公众号文章的页面时，能通过插件，一键自动将文章的完整内容（包括文字格式和图片）分别发送到知乎、CSDN、掘金这三个平台的草稿箱中。
然后我也提供了公众号文章的网页源代码（HTML）
这个任务，难度非常高，之前用Claude尝试过，也没搞定。
它需要AI不仅能理解浏览器插件的开发规范，还要能分析公众号文章页面的DOM结构，进行精准的内容提取和格式转换，甚至还要知道如何调用这三个不同平台的编辑器接口来保存草稿。
在Claude Code里面，我没有开发成功。
但M2在Codex里的表现，让我相当满意。它准确地规划了插件的结构，编写了内容提取的核心逻辑，还正确地处理了图片上传的问题。
虽然中间也遇到了一些bug，比如知乎平台的接口变了等等，但它会指引我帮它获取最新的接口信息，然后通过不断调试，都顺利解决了。
最终，一个能帮我节省大量重复劳动时间的实用小工具，就这么诞生了，虽然它不完美，但是已经初具雏形，实现了基本的功能（可以一键同步到知乎、掘金，CSDN还在调试中）。
这次M2接入CC和Codex给我的初步感受是这样的，M2接入CC之后偶尔会变得谄媚，当输出变得谄媚，去迎合用户的时候，那就很难完成一些复杂的任务了。
而Codex里面的GPT又太冷漠了，甚至惜字如金。
我感觉M2接入Codex就刚刚好，不谄媚，也不那么冷漠，会冷静分析问题，给出客观的建议。
当我凶它的时候，它会感受我的情绪，但不迎合，会更理性的解决问题，所以我觉得刚刚好。
「最后」
说实话，这次MiniMax-M2给我的第一印象是快、稳、上下文长
快是真的爽，不管是在MiniMax Agent，还是接入API的Codex或者CC，都很流畅，这在跑Case的时候体验非常棒
测试的时候为了节约时间，我是在MiniMax Agent上同时开了多个窗口，多个任务同时跑。在本地也让CC和Codex在跑我的浏览器插件。
在全球免费的情况下，我用MiniMax Agent从来没有报错，CC和Codex上的M2也不会卡顿，或者报错，稳的一。
Codex不是会统计上下文用量吗，我当时对话次数还挺多的，特别是各种报错信息+各种API信息，都丢进去，而且每次提问，它肯定还会带上历史记录，用了将近两小时，都还剩77%的上下文长度，相当耐用。
等每个案例跑出来，我才感受到M2的编程能力确实顶（特别是完成了多平台同步的浏览器插件），在MiniMax Agent里面也是猛猛调用各种工具来完成任务。
而且我看到了MiniMax这家公司更大的野心。
MiniMax貌似只打巅峰赛，他们的语音模型全球第一，视频模型全球第二。
现在，他们又推出了M2这样一款专为Agent和Coding优化的顶级模型。当这些顶级的模型能力，和他们自家打磨已久的Agent平台（MiniMax Agent）深度结合时，会爆发出怎样的能量？
我一直有个观点：最强的Agent，一定是原厂出品。当模型和Agent出自同门，才能发挥出最强威力。
MiniMax，手握顶级的多模态模型矩阵，又拥有一个设计精良的Agent平台。这条路，他们走得非常坚决。
也许，那个能真正理解我们复杂需求，熟练运用各种工具，最终交付高质量成果的最强通用Agent，真的会诞生在他们手中。
能看到这里的都是凤毛麟角的存在！
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