Tekniske specifikationer for MiniMax‑M2.5
| Felt | Påstand / værdi |
|---|---|
| Modelnavn | MiniMax‑M2.5 (produktionsudgivelse, 12. feb. 2026). |
| Arkitektur | Mixture‑of‑Experts (MoE) Transformer (M2‑familien). |
| Samlet antal parametre | ~230 milliarder (samlet MoE‑kapacitet). |
| Aktive (pr. inferens) parametre | ~10 milliarder aktiveret pr. inferens (sparsom aktivering). |
| Inputtyper | Tekst og kode (indbygget understøttelse af flerfilskodekontekster), værktøjskald / API‑værktøjsgrænseflader (agentiske arbejdsgange). |
| Outputtyper | Tekst, strukturerede output (JSON/værktøjskald), kode (flere filer), Office‑artefakter (PPT/Excel/Word via værktøjskæder). |
| Varianter / tilstande | M2.5 (høj nøjagtighed/kapabilitet) og M2.5‑Lightning (samme kvalitet, lavere latenstid / højere TPS). |
Hvad er MiniMax‑M2.5?
MiniMax‑M2.5 er M2.x‑familiens flagskibsopdatering med fokus på virkelig produktivitet og agentiske arbejdsgange. Udgivelsen lægger vægt på forbedret opgaveopdeling, integration af søgning/værktøjer, troskab i kodegenerering og tokeneffektivitet til udvidede, flertrinsproblemer. Modellen tilbydes i en standard‑ og en “lightning”‑variant med lavere latenstid, tiltænkt forskellige implementeringsafvejninger.
Hovedfunktioner i MiniMax‑M2.5
- Agentic‑first design: Forbedret planlægning og værktøjsorkestrering til flertrinsopgaver (søgning, værktøjskald, eksekveringsrammer til kode).
- Tokeneffektivitet: Rapporterede reduktioner i tokenforbrug pr. opgave sammenlignet med M2.1, hvilket muliggør lavere end‑to‑end‑omkostninger for lange arbejdsgange.
- Hurtigere end‑to‑end‑gennemførsel: Udbyderens benchmarking rapporterer gennemsnitlige opgavetider ~37% hurtigere end M2.1 på agentiske kodeevalueringer.
- Stærk kodeforståelse: Tunet på flersprogede kodekorpora for robuste refaktoreringer på tværs af sprog, redigeringer i flere filer og ræsonnering i repository‑skala.
- Høj gennemløbskapacitet i drift: Målrettet produktionsudrulninger med høje token/sek‑profiler; velegnet til kontinuerlige agent‑arbejdsbelastninger.
- Varianter for latenstid vs. ydeevne‑afvejninger: M2.5‑lightning tilbyder lavere latenstid med lavere beregningsforbrug og fodaftryk til interaktive scenarier.
Benchmark‑resultater (rapporteret)
Udbyder‑rapporterede højdepunkter — representative metrikker (udgivelse):
- SWE‑Bench Verified: 80.2% (rapporteret beståelsesrate på udbyderens benchmark‑rammer)
- BrowseComp (søgning og værktøjsbrug): 76.3%
- Multi‑SWE‑Bench (flersproget kodning): 51.3%
- Relativ hastighed / effektivitet: ~37% hurtigere end‑to‑end‑gennemførsel vs. M2.1 på SWE‑Bench Verified i udbydertests; ~20% færre søge-/værktøjsrunder i nogle evalueringer.
Fortolkning: Disse tal placerer M2.5 på niveau med eller tæt på brancheførende agentiske/kodemodeller på de nævnte benchmarks. Benchmarks er rapporteret af udbyderen og gengivet af flere økosystemkanaler — betrag dem som målt under udbyderens rammer/konfiguration, medmindre de reproduceres uafhængigt.
MiniMax‑M2.5 vs. peers (kort sammenligning)
| Dimension | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Peer‑eksempel (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | ~71–76% (varierer efter ramme) | Sammenlignelig (Opus rapporterede resultater nær top) |
| Agentisk opgavehastighed | 37% hurtigere vs. M2.1 (udbydertests) | Basislinje | Lignende hastighed på specifikke rammer |
| Tokeneffektivitet | Forbedret vs. M2.1 (~færre tokens pr. opgave) | Højere tokenforbrug | Konkurrencedygtig |
| Bedste anvendelse | Produktions‑agentiske arbejdsgange, kode‑pipelines | Tidligere generation af samme familie | Stærk til multimodal ræsonnering og sikkerhedstunede opgaver |
Udbydernote: sammenligninger stammer fra udgivelsesmateriale og leverandørers benchmarkrapporter. Små forskelle kan være følsomme over for rammer, værktøjskæde og evalueringsprotokol.
Repræsentative virksomhedsanvendelser
- Refaktoreringer i repository‑skala og migrations‑pipelines — bevar intentionen på tværs af redigeringer i flere filer og automatiserede PR‑patches.
- Agentisk orkestrering for DevOps — orkestrer testrunder, CI‑trin, pakkeinstallationer og miljødiagnostik med værktøjsintegrationer.
- Automatiseret kodegennemgang og afhjælpning — prioritér sårbarheder, foreslå minimale rettelser og forbered reproducerbare testcases.
- Søgedrevet informationsindhentning — udnyt BrowseComp‑niveau søgekompetence til at udføre flerrundede udforskninger og sammenfatninger af tekniske vidensbaser.
- Produktionsagenter og assistenter — kontinuerlige agenter, der kræver omkostningseffektiv, stabil langkørende inferens.
Sådan får du adgang til og integrerer MiniMax‑M2.5
Trin 1: Tilmeld dig for at få en API‑nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er bruger endnu, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI‑konsol. Hent API‑nøglen til adgangslegitimation for interfacet. Klik “Add Token” ved API‑token i personcentret, hent token‑nøglen: sk-xxxxx og indsend.
Trin 2: Send forespørgsler til minimax-m2.5‑API'en
Vælg “minimax-m2.5”‑endpointet for at sende API‑anmodningen og angiv request body. Anmodningsmetoden og request body findes i vores websides API‑dokumentation. Vores webside tilbyder også Apifox‑test for nemheds skyld. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI‑nøgle fra din konto. Hvor den kaldes: Chat‑format.
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content‑feltet — det er dette, modellen svarer på. Behandl API‑svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificér resultater
Behandl API‑svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API'et med opgavens status og outputdata.