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      我們被“前端友好”的AI騙了多久?| 實測MiniMax M2.1

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      大家好,我是愛折騰“歪脖扣定”的冷逸。

      馬上圣誕節到了,先給大家表演一個隔空抓娃娃。

      需要這個HTML的朋友,可以在后臺私信【抓娃娃】領取。只要電腦有攝像頭,用瀏覽器打開就能玩。

      怎么做的呢?

      用MiniMax最新的M2.1模型+Claude Code研發完成,提示詞我放在這里了。

      創建一個基于Web攝像頭的圣誕風的3D抓娃娃機游戲“沃垠AI抓娃機”。只輸出一個單HTML文件,集成HTML、CSS和JavaScript。使用Three.is創建3D場景,使用MediaPipe Hands實現手勢控制,并基于Web Audio API給游戲添加音效。

      我還用它做了一臺鼓機模擬器(記得一定要戴聽)。

      提示詞:使用Web Audio API創建一個16步的鼓機模擬器,提供前衛、時尚的電子音樂體驗,只輸出一個單HTML文件,集成合成鼓聲、實時Glitch音效等,中文界面。

      我較早就參加了M2.1的內測,簡單說下我的使用感受。

      • 1、思考鏈和回復都很短,模型速度非常快。普通的Demo開發,不到一分鐘搞定。

      • 2、專門針對Claude Code、Cline、Kilo Code、Roo Code等編程工具做了優化,在CLI和IDE里用起來很爽

      • 3、不限于Web端的提升,APP端的審美也得到大幅提升,而且具備全棧開發能力。

      • 4、能寫Python,但同時也擅長Jave、Golang等后端。特別是后端這塊,這次提升挺明顯的。

      • 5、工具調用有所增強,上下文管理進一步優化。

      對比M2,M2.1的提升非常明顯。在軟件工程的核心榜單上,M2.1的表現超過了Claude Sonnet 4.5和Gemini 3 Pro。


      為了衡量模型“從0到1”的全棧能力,MiniMax還專門開源了一個基準榜單。


      VIBE:https://huggingface.co/datasets/MiniMaxAI/VIBE

      這個榜單叫VIBE(Visual & Interactive Benchmark for Execution in Application Development),涵蓋了Web、仿真 (Simulation)、Android、iOS及后端 (Backend) 五大核心子集,用于評估模型在真實運行環境下的交互邏輯和視覺審美。

      在這個榜單上,M2.1拿到了88.6的高分,表現接近Claude Opus 4.5。



      更多實測

      1)前端測試

      我有一份沃垠AI公眾號的閱讀數據,我讓它幫我設計一份數據面板。

      提示詞:基于這份數據{「沃垠AI」公眾號數據.xlsx},開發一個實時數據監控面板,黑客帝國風格。

      M2.1用Python語言完成了開發,并自動生成了數據庫,對高頻數據流進行動態捕捉和渲染。


      這效果,很炫酷。

      再看一個case,這是我經常在用的信息圖Prompt,之前我基本只用Gemini 3,這次看看M2.1表現如何。

      提煉下面內容的核心關鍵點,創建一個HTML網頁。
      文字內容:
      {
      我也較早就參加了MiniMax M2.1的內測,說說我的使用感受。
      1、思考鏈和回復都很短,模型速度非常快。普通的Demo開發,不到一分鐘就能完成。
      2、針對Claude Code、Cline、Kilo Code、Roo Code等工具做了專項優化,在CLI和IDE里用起來很爽。
      3、前端優化不限于Web端,APP端的審美也得到大幅提升。
      4、能寫Python,但同時也擅長Jave、Golang等后端語言。特別是后端的這塊,這次提升挺明顯的。
      }
      具體要求如下:
      1.視覺設計:采用{Magazine Layout}風格布局,{深色}主題色,營造現代高端氛圍。
      2.字體與排版:
      ·使用超大字體或數字突出核心要點,中文采用大號粗體,強調視覺沖擊力。
      ·英文使用小號字體作為點綴,與中文形成比例反差,提升設計層次感。
      3視覺元素:
      ·融入超大視覺元素(如標題、背景圖或裝飾)以突出重點,與小型元素形成強烈對比。
      ·使用簡潔的勾線風格圖形作為數據可視化或配圖元素,保持現代感和清晰度。
      4.色彩與效果:運用高亮色(單色透明度漸變)營造科技感,每種高亮色獨立使用,避免不同高亮色之間的漸變混雜。
      5.技術要求:引入專業圖標庫(如Font Awesome或Material Icons,通過CDN加載),避免使用emoji作為主要圖標。
      6.內容要求:提煉內容關鍵要點,不忽略重要細節。

      這效果真的不錯啊,至少前端審美這塊完全可以媲美Gemini 3。


      2)3D測試

      這是x上(@Ryan Lazuka)的一個提示詞。

      提示詞:Create a single HTML file containing a fully functional 3D Rubik's Cube simulation using Three.js (via CDN). The cube must be able to automatically solve itself. 
      譯文:創建一個HTML文件,其中使用Three.js(通過CDN方式引入)來實現一個功能完備的3D魔方模擬程序。該魔方必須能夠自動完成自己的“解謎”過程。

      實話說,這對于大模型來說挺難的。

      因為,它不僅要用Three.js語言畫出3D魔方的模型,還要能夠記錄打亂的步驟并逆序還原,很考驗模型的邏輯能力。

      這個case我用M2.1生成,大概迭代了3次。


      最終出來的效果,非常牛逼。


      同樣的3D case,還有粒子特效這個。熟悉我們的朋友都知道,這差不多是我們的老演員了。

      Create a 3D particle galaxy with swirling nebulas, dynamic lighting.

      我用M2.1隨手生成了個,沒想到已經進化了這么多。


      這個粒子特效的數量、色彩和光影細節,都比提升了很多很多(動圖里看到圖片糊了,那不是模型的問題啊,那是圖片被壓縮了)。

      動圖看不出效果,我給大家放幾張靜態圖。




      3)APP開發

      除了web端,M2.1這次在APP端的開發能力提升也挺明顯的。

      先看一個UI案例。

      為小沃APP設計一套UI界面,要有詳細的交互UI和功能,小沃是一款機器狗,小沃APP是這款機器狗服務客戶的智能助手。

      其實,我是只想看看UI的,沒想到它真的給我開發了一個APP,整整500多個文件……不知道明天,我的API賬單還扛得住不。


      來看看這個APP長啥樣吧。

      可以看到,M2.1對APP整體的設計理解和美學表達,都還挺靠譜的。

      再來看一個安卓端的手機游戲(by官方)。

      用Kotlin語言開發一款重力感應模擬器,利用陀螺儀傳感器實現重力操控體驗,并設計有巧妙的視覺彩蛋。

      可以看到,UI的過渡和碰撞特效非常自然,而且巧妙的呈現了“MERRY XMAS MiniMax M2.1”。

      目前,很多coding模型都在拼命表現自己web端很強,但移動端的開發能力就只字不提。

      其實,移動端才是研發的大頭。很高興,今天見到有模型開始在Android、iOS開發上發力了。

      而且,M2.1是具備APP開發從0到1再到100的能力的(比如我前面那個case)。這一點,真的牛逼。

      4)后端開發

      過去,很多模型在宣發時,都強調自己前端很強、UI很酷。

      但這能代表coding能力嗎?未必。

      前端很重要,但它不是全部。唯有前后端一起進化,才能做出真正生產級的產品。

      M2.1這次著重在后端上做了提升,從Java后端到Golang服務,到C++,到客戶端、SDK……各個開發環節都有所加強。不再聚焦前端demo,而是關注整個開發環節。

      這是第一次有coding模型,開始理解不同的技術崗位是怎么寫代碼的,去幫助各種開發環節解決編碼問題。

      給大家看幾個例子。

      幫我寫一個跨平臺C++文件讀寫工具。


      讓它寫一個用戶鑒權模塊,一看就是Java老手。


      用C++和GLSL渲染圖像,精準還原水晶球的物理折射、雪人建模以及雪地特效。

      我的體驗感覺是,M2.1讓AI Coding開始從“單文件”向“工程感”進發。

      它的后端能力肯定不是最強的,也還有很多需要優化的地方。

      但我們終于在M2.1上看到,Coding模型開始從“前端友好”向“后端友好”進化,而不再是讓demo寫法當成生產代碼。

      終于,有一個正常的coding模型把大家拉回正軌,開始解決真實世界中的復雜任務。


      怎么使用

      APIMiniMax開放平臺已經上線,模型名MiniMax-M2.1,支持OpenAI&Anthropic接口。

      https://platform.minimaxi.com/docs/guides/text-generation

      Coding Plan同時,M2.1已加入Coding Plan,加量不加價。

      https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan


      開源幾天后,模型將開源(目前在對齊測試中)。

      https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.1

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