昨天，MiniMax M2.1 发布。
前脚 MiniMax 刚传出通过港交所聆讯的消息，后脚就直接发布了新一代模型 —— M2.1。
巧的是 GLM-4.7 也几乎选在同一时间段发布。你品，你细品这个时间点。这哪是发模型啊！
不过我不想聊资本故事，因为我拿到了 M2.1 的内测资格，连测了一晚上，觉得这个模型有点东西啊，体感约等于 90% 的 claude，怕是自己“幸存者偏差”，一直捂着没敢说。
直到今天看到官方晒了这个模型的成绩单，才证实我的感觉是对的。
和 10 月底发布的 M2 相比，M2.1 提升显著，主打的赛道非常垂直—编程（Coding）。
编程这个赛道和其他模型硬刚，主要看的就是在 SWE-bench 基准上测试。
SWE-bench 有几个版本，SWE-bench Verified（所有模型都必测的榜单）、Multi-SWE-bench（多编程语言版本，覆盖 Java、TypeScript、JavaScript、Go、Rust、C、C++ 多种语言）、SWE-bench Multilingual（也是多语言版，规模小一点）。
从榜单看，M2.1 基本上都站到了第一梯队，尤其在多语言编程这块，数据上已经反超了 Claude Sonnet 4.5。
既然数据这么强，我就不客气了，我就直接反手拿了一些硬骨头来好好考考它！
基于 Java 的卫星调度系统
以前的大模型有个通病：只擅长脚本语言（换句话说，就是处理、并发简单的语言）。 对于强类型的系统级语言，写的全是坑。。。。这次 M2.1 号称重点补齐了这 8 种主流语言的专项强化，那我首先来测一个 Java 的 Coding 能力！
基于 Java 实现一个卫星和地面站的实时通信系统。
我的要求很刁钻：核心物理计算必须全部放在后端，不能用前端糊弄。
结果让我很意外： 它真的手搓了开普勒轨道公式，自己写了一套射线碰撞检测算法来判断信号遮挡，甚至根据距离动态计算信号衰减颜色。后端负责复杂的物理计算，前端只负责 3D 渲染，看着确实还是有点干 Java 的工程师的味道了。
全球黑客攻击系统
写过全栈的朋友都知道，前后端分离不仅仅是把代码分开存那么简单。
之前用 AI 写全栈，最大的痛苦是“串味儿”，在一个上下文里面，AI 弄不明白该用什么写什么。。。
为了测试 M2.1 的脑子清不清楚，能不能前后端理清楚，我让它构建一个黑客实时攻击可视化系统：
后端：用 Python (FastAPI) 处理高并发请求，通过 WebSocket 推送攻击数据。 前端：用 Deck.gl 做高性能 WebGL 渲染。
这个项目算是一个多语言项目，涉及到异构语言的协作。之前最大的问题是前端思维强行套后端，比如让它写个 Python 后端，给你整个 Flask 单文件，所有逻辑堆在一起。
现在，M2.1 可以理解前后端职责边界，把并发和数据处理这种重活儿扔给 Python 后端，渲染这种浏览器擅长的事交给前端做。
一键生成手机模拟系统
接下来是一个前段时间 gemini 3 很火、难度还是 hard 的例子，“一键生成功能齐全、交互友好、具备人工智能功能的模拟手机系统。”
这题难在“套娃”上，网页里跑手机，手机里还要跑 AI App。M2.1 写得很快，大概不到 30 分钟跑出来了，一次就运行成功了：
它成功构建了一个拟物化的手机 OS， 状态栏、Home 条、各种系统 App 图标一应俱全，还在模拟手机里写了一个简易的 Chat App，逻辑闭环非常完整。
这种 One-Shot 一次生成的长链路逻辑能力，确实是很亮眼。
视觉 UI：全球科学家死亡调查可视化报告
除了多语言的全栈能力，我还发现 M2.1 的“美商”有了肉眼可见的提升！
我给它扔了几个抽象关键词：“冷静、客观、档案解密”，让它基于 React + WebGL 做一个全球科学家死亡调查可视化报告：
功能完备之上，开始懂怎么用 UI 传递情绪，它自己推导出了深色配色方案，交互动画的逻辑都设计出来了，整体动画清晰丝滑流畅。
操作浏览器：去 Boss 直聘招人
除了编程场景，作为一个 Agentic 的模型，Agent 脚手架能力也是必不可少。
我给它派了个活： “去 Boss 直聘搜前端开发，把前 15 个职位的薪资、公司、技能要求扒下来，做成 Excel 给我。”
M2.1:“收到收到！”
它的操作是调起浏览器输入、搜索、滚动加载、点击详情页，我能清晰地看到它像个真人用户一样操作浏览器：
直接返回一份包含详细的 Excel 文件给我。
不废话，就是干活。
结尾
这次 M2.1 的升级明显是冲着“全栈工程落地”来的。
以前的大模型的 Coding 能力是有明确短板的，写 Python 脚本、写前端溜得飞起，每天只敢吵着前端要完了，但是一写 Java/Go/Rust/C++ 这种系统级语言，工程结构就乱套，接口内存并发全是坑。
M2.1 重点补齐了这 8 种主流语言的能力，甚至连 Android 和 iOS 的原生开发都做了专项强化。MiniMax 还顺手开源了一个评测集 VIBE ：
传送门：https://huggingface.co/datasets/MiniMaxAI/VIBE，
让 AI 真的去写 Web、Android、iOS 和后端应用，然后用 Agent 去验证能不能跑。结果显示，它已经和 Claude 4.5 Sonnet 拉开了身位，甚至逼近了 Opus 4.5：
那讲到这里，其实想让 M2.1 接入你的工作流帮你干活，只需简单两步：
第一步：获取工牌
访问 MiniMax 开放平台 ，在右上角【账户管理】中获取 groupID，点击“创建新的密钥”获取 API Key。
注意：Key 只显示一次，请妥善保存！如果不慎丢失，需要立刻补办工牌
第二步：安排工位
目前 MiniMax2.1 可以通过 Cursor、VS Code (Cline/Kilo)、Claude Code 及 Droid/OpenCode 、Trae 等环境配置 API 无缝接入工作流。
比如大家常用的 Cursor ，可以首先进入 Settings > Model，勾选 Override OpenAI Base URL，填入：https://api.minimaxi.com/v1，填入你的 API Key，点击 Enable。添加自定义模型：MiniMax-M2.1。
还有，Claude Code 极客用户如果你习惯命令行，可以在 ~/.claude/settings.json 中配置后调用，也可以使用 VsCode 里面的 Claude Code 插件调用！
具体教程咱准备好了：
传送门：
https://platform.minimaxi.com/docs/api-reference/text-anthropic-api
我知道肯定有小伙伴手痒了，但又嫌配置 API 麻烦，想先上手“摸摸底”，咱可以通过官网开放的在线体验链接，体验由 MiniMax2.1 驱动的 Agent 的模式 ～
传送门：
https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan
家人们，速速上手 ～ 评论区等你们的实测反馈！