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feat(minimax): upgrade default model to MiniMax-M3 #241
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| Original file line number | Diff line number | Diff line change |
|---|---|---|
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@@ -2,7 +2,7 @@ | |
| read_when: | ||
| - 你想在 OpenClaw 中使用 MiniMax 模型 | ||
| - 你需要 MiniMax 设置指南 | ||
| summary: 在 OpenClaw 中使用 MiniMax M2.1 | ||
| summary: 在 OpenClaw 中使用 MiniMax M3 | ||
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There was a problem hiding this comment. Choose a reason for hiding this commentThe reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more. 请改为走 zh-CN 文档生成流水线,不要直接手改生成文件。 本次在 As per coding guidelines, " Also applies to: 18-20, 51-51, 59-59, 64-90, 98-100, 109-114, 123-123, 131-132, 144-145, 165-165, 184-184, 188-188, 193-193, 199-201 🤖 Prompt for AI Agents |
||
| title: MiniMax | ||
| x-i18n: | ||
| generated_at: "2026-02-03T10:08:52Z" | ||
|
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@@ -15,26 +15,17 @@ x-i18n: | |
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| # MiniMax | ||
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| MiniMax 是一家构建 **M2/M2.1** 模型系列的 AI 公司。当前面向编程的版本是 **MiniMax M2.1**(2025 年 12 月 23 日),专为现实世界的复杂任务而构建。 | ||
| OpenClaw 的 MiniMax 提供商默认使用 **MiniMax M3**,这是最新一代的推理模型,拥有 100 万 token 上下文窗口和图片输入支持。 | ||
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| 来源:[MiniMax M2.1 发布说明](https://www.minimax.io/news/minimax-m21) | ||
| 来源:[MiniMax](https://www.minimax.io) | ||
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| ## 模型概述(M2.1) | ||
| ## 模型概述 | ||
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| MiniMax 强调 M2.1 的以下改进: | ||
| OpenClaw 内置以下 MiniMax 托管的聊天模型: | ||
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| - 更强的**多语言编程**能力(Rust、Java、Go、C++、Kotlin、Objective-C、TS/JS)。 | ||
| - 更好的 **Web/应用开发**和美观输出质量(包括原生移动端)。 | ||
| - 改进的**复合指令**处理,适用于办公风格的工作流程,基于交错思考和集成约束执行。 | ||
| - **更简洁的响应**,更低的 token 使用量和更快的迭代循环。 | ||
| - 更强的**工具/智能体框架**兼容性和上下文管理(Claude Code、Droid/Factory AI、Cline、Kilo Code、Roo Code、BlackBox)。 | ||
| - 更高质量的**对话和技术写作**输出。 | ||
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| ## MiniMax M2.1 vs MiniMax M2.1 Lightning | ||
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| - **速度:** Lightning 是 MiniMax 定价文档中的"快速"变体。 | ||
| - **成本:** 定价显示相同的输入成本,但 Lightning 的输出成本更高。 | ||
| - **编程计划路由:** Lightning 后端在 MiniMax 编程计划中不能直接使用。MiniMax 自动将大多数请求路由到 Lightning,但在流量高峰期会回退到常规 M2.1 后端。 | ||
| - **`MiniMax-M3`**(默认)— 最新一代,100 万 token 上下文,支持图片输入。 | ||
| - **`MiniMax-M2.7`** — 上一代,20 万 token 上下文,仅文本输入。 | ||
| - **`MiniMax-M2.7-highspeed`** — M2.7 的更快速版本,20 万 token 上下文,仅文本输入。 | ||
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| ## 选择设置方式 | ||
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@@ -57,20 +48,20 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
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| 详情参见 [MiniMax OAuth 插件 README](https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/extensions/minimax-portal-auth)。 | ||
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| ### MiniMax M2.1(API 密钥) | ||
| ### MiniMax M3(API 密钥) | ||
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| **适用于:** 使用 Anthropic 兼容 API 的托管 MiniMax。 | ||
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| 通过 CLI 配置: | ||
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| - 运行 `openclaw configure` | ||
| - 选择 **Model/auth** | ||
| - 选择 **MiniMax M2.1** | ||
| - 选择 **MiniMax M3** | ||
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||
| ```json5 | ||
| { | ||
| env: { MINIMAX_API_KEY: "sk-..." }, | ||
| agents: { defaults: { model: { primary: "minimax/MiniMax-M2.1" } } }, | ||
| agents: { defaults: { model: { primary: "minimax/MiniMax-M3" } } }, | ||
| models: { | ||
| mode: "merge", | ||
| providers: { | ||
|
|
@@ -80,13 +71,22 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
| api: "anthropic-messages", | ||
| models: [ | ||
| { | ||
| id: "MiniMax-M2.1", | ||
| name: "MiniMax M2.1", | ||
| reasoning: false, | ||
| id: "MiniMax-M3", | ||
| name: "MiniMax M3", | ||
| reasoning: true, | ||
| input: ["text", "image"], | ||
| cost: { input: 0.6, output: 2.4, cacheRead: 0.12, cacheWrite: 0 }, | ||
| contextWindow: 512_000, | ||
| maxTokens: 131072, | ||
| }, | ||
| { | ||
| id: "MiniMax-M2.7", | ||
| name: "MiniMax M2.7", | ||
| reasoning: true, | ||
| input: ["text"], | ||
| cost: { input: 15, output: 60, cacheRead: 2, cacheWrite: 10 }, | ||
| cost: { input: 0.3, output: 1.2, cacheRead: 0.06, cacheWrite: 0.375 }, | ||
| contextWindow: 200000, | ||
| maxTokens: 8192, | ||
| maxTokens: 131072, | ||
| }, | ||
| ], | ||
| }, | ||
|
|
@@ -95,9 +95,9 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
| } | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ### MiniMax M2.1 作为备用(Opus 为主) | ||
| ### MiniMax M3 作为备用(Opus 为主) | ||
|
|
||
| **适用于:** 保持 Opus 4.5 为主模型,故障时切换到 MiniMax M2.1。 | ||
| **适用于:** 保持 Opus 4.5 为主模型,故障时切换到 MiniMax M3。 | ||
|
|
||
| ```json5 | ||
| { | ||
|
|
@@ -106,11 +106,11 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
| defaults: { | ||
| models: { | ||
| "anthropic/claude-opus-4-5": { alias: "opus" }, | ||
| "minimax/MiniMax-M2.1": { alias: "minimax" }, | ||
| "minimax/MiniMax-M3": { alias: "minimax" }, | ||
| }, | ||
| model: { | ||
| primary: "anthropic/claude-opus-4-5", | ||
| fallbacks: ["minimax/MiniMax-M2.1"], | ||
| fallbacks: ["minimax/MiniMax-M3"], | ||
| }, | ||
| }, | ||
| }, | ||
|
|
@@ -120,16 +120,16 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
| ### 可选:通过 LM Studio 本地运行(手动) | ||
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||
| **适用于:** 使用 LM Studio 进行本地推理。 | ||
| 我们在强大硬件(例如台式机/服务器)上使用 LM Studio 的本地服务器运行 MiniMax M2.1 时看到了出色的效果。 | ||
| 我们在强大硬件(例如台式机/服务器)上使用 LM Studio 的本地服务器运行 MiniMax 时看到了出色的效果。 | ||
|
|
||
| 通过 `openclaw.json` 手动配置: | ||
|
|
||
| ```json5 | ||
| { | ||
| agents: { | ||
| defaults: { | ||
| model: { primary: "lmstudio/minimax-m2.1-gs32" }, | ||
| models: { "lmstudio/minimax-m2.1-gs32": { alias: "Minimax" } }, | ||
| model: { primary: "lmstudio/minimax-m3-gs32" }, | ||
| models: { "lmstudio/minimax-m3-gs32": { alias: "Minimax" } }, | ||
| }, | ||
| }, | ||
| models: { | ||
|
|
@@ -141,8 +141,8 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
| api: "openai-responses", | ||
| models: [ | ||
| { | ||
| id: "minimax-m2.1-gs32", | ||
| name: "MiniMax M2.1 GS32", | ||
| id: "minimax-m3-gs32", | ||
| name: "MiniMax M3 GS32", | ||
| reasoning: false, | ||
| input: ["text"], | ||
| cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, | ||
|
|
@@ -162,7 +162,7 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
|
|
||
| 1. 运行 `openclaw configure`。 | ||
| 2. 选择 **Model/auth**。 | ||
| 3. 选择 **MiniMax M2.1**。 | ||
| 3. 选择 **MiniMax M3**。 | ||
| 4. 在提示时选择你的默认模型。 | ||
|
|
||
| ## 配置选项 | ||
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|
@@ -181,23 +181,24 @@ openclaw onboard --auth-choice minimax-portal | |
| - 如果需要精确的成本跟踪,请更新 `models.json` 中的定价值。 | ||
| - MiniMax 编程计划推荐链接(9 折优惠):https://platform.minimax.io/subscribe/coding-plan?code=DbXJTRClnb&source=link | ||
| - 参见 [/concepts/model-providers](/concepts/model-providers) 了解提供商规则。 | ||
| - 使用 `openclaw models list` 和 `openclaw models set minimax/MiniMax-M2.1` 切换模型。 | ||
| - 使用 `openclaw models list` 和 `openclaw models set minimax/MiniMax-M3` 切换模型。 | ||
|
|
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| ## 故障排除 | ||
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||
| ### "Unknown model: minimax/MiniMax-M2.1" | ||
| ### "Unknown model: minimax/MiniMax-M3" | ||
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| 这通常意味着 **MiniMax 提供商未配置**(没有提供商条目,也没有找到 MiniMax 认证配置文件/环境变量密钥)。此检测的修复在 **2026.1.12** 中(撰写本文时尚未发布)。修复方法: | ||
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||
| - 升级到 **2026.1.12**(或从源码 `main` 分支运行),然后重启 Gateway 网关。 | ||
| - 运行 `openclaw configure` 并选择 **MiniMax M2.1**,或 | ||
| - 运行 `openclaw configure` 并选择 **MiniMax M3**,或 | ||
| - 手动添加 `models.providers.minimax` 块,或 | ||
| - 设置 `MINIMAX_API_KEY`(或 MiniMax 认证配置文件)以便注入提供商。 | ||
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| 确保模型 id **区分大小写**: | ||
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| - `minimax/MiniMax-M2.1` | ||
| - `minimax/MiniMax-M2.1-lightning` | ||
| - `minimax/MiniMax-M3` | ||
| - `minimax/MiniMax-M2.7` | ||
| - `minimax/MiniMax-M2.7-highspeed` | ||
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| 然后重新检查: | ||
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🧩 Analysis chain
🏁 Script executed:
Repository: linuxhsj/openclaw-zero-token
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🌐 Web query:
MiniMax M2.7 model context window size official documentation💡 Result:
According to the official MiniMax API documentation, the MiniMax-M2.7 model features a context window size of 204,800 tokens [1][2]. This specification applies to both the standard MiniMax-M2.7 and the high-speed version, MiniMax-M2.7-highspeed [1][3]. Other third-party documentation, such as the NVIDIA NIM reference for this model, also confirms the input context length is 204,800 tokens [4].
Citations:
🏁 Script executed:
Repository: linuxhsj/openclaw-zero-token
Length of output: 182
🏁 Script executed:
Repository: linuxhsj/openclaw-zero-token
Length of output: 183
🏁 Script executed:
Repository: linuxhsj/openclaw-zero-token
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🏁 Script executed:
Repository: linuxhsj/openclaw-zero-token
Length of output: 10394
统一 MiniMax-M2.7 上下文窗口文档与代码口径
DEFAULT_MINIMAX_CONTEXT_WINDOW = 204800(minimax/model-definitions.ts/minimax/provider-catalog.ts,extensions/minimax同样为 204800)docs/providers/minimax.md标注MiniMax-M2.7/MiniMax-M2.7-highspeed为 “200K-token context”,且示例配置使用contextWindow: 200000;docs/zh-CN/providers/minimax.md同样为 “20 万 token/200000”建议将
docs/providers/minimax.md与docs/zh-CN/providers/minimax.md(含示例 JSON5)更新为 204800,或在文档中明确“200K 为四舍五入”的规则,并确保全站一致。🤖 Prompt for AI Agents