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MiniMax M2.5

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MiniMax-M2.5 ist ein State-of-the-Art-Großsprachmodell, das für Produktivität in der realen Welt entwickelt wurde. Trainiert in einer Vielzahl komplexer realer digitaler Arbeitsumgebungen, baut M2.5 auf der Programmierexpertise von M2.1 auf und erweitert diese um allgemeine Büroarbeit und erreicht dabei eine hohe Souveränität bei der Erstellung und Arbeit mit Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien, beim Kontextwechsel zwischen unterschiedlichen Softwareumgebungen und bei der Zusammenarbeit mit verschiedenen Agenten- und menschlichen Teams.
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Technische Spezifikationen von MiniMax‑M2.5

FeldAngabe / Wert
ModellnameMiniMax‑M2.5 (Produktionsfreigabe, 12. Februar 2026).
ArchitekturMixture‑of‑Experts (MoE)‑Transformer (M2‑Familie).
Gesamtparameter~230 Milliarden (gesamt verfügbare MoE‑Kapazität).
Aktive Parameter (pro Inferenz)~10 Milliarden pro Inferenz aktiviert (sparsame Aktivierung).
EingabetypenText und Code (native Unterstützung für Code‑Kontexte mit mehreren Dateien), Tool‑Aufrufe / API‑Tool‑Schnittstellen (agentische Workflows).
AusgabetypenText, strukturierte Ausgaben (JSON/Tool‑Calls), Code (mehrere Dateien), Office‑Artefakte (PPT/Excel/Word über Toolchains).
Varianten / ModiM2.5 (hohe Genauigkeit/Leistungsfähigkeit) und M2.5‑Lightning (gleiche Qualität, geringere Latenz / höhere TPS).

Was ist MiniMax‑M2.5?

MiniMax‑M2.5 ist das Flaggschiff‑Update der M2.x‑Familie mit Fokus auf reale Produktivität und agentische Workflows. Das Release betont verbesserte Aufgabenzerlegung, Tool-/Such‑Integration, höhere Treue bei Codegenerierung sowie Token‑Effizienz für erweiterte, mehrstufige Probleme. Das Modell wird in einer Standard‑ und einer latenzärmeren „Lightning“‑Variante für unterschiedliche Einsatz‑Trade‑offs angeboten.

Hauptfunktionen von MiniMax‑M2.5

  1. Agentic‑First‑Design: Verbesserte Planung und Tool‑Orchestrierung für mehrstufige Aufgaben (Suche, Tool‑Aufrufe, Code‑Ausführungs‑Harnesses).
  2. Token‑Effizienz: Gemeldete Senkungen des Tokenverbrauchs pro Aufgabe gegenüber M2.1, wodurch End‑to‑End‑Kosten für lange Workflows sinken.
  3. Schnellere End‑to‑End‑Fertigstellung: Anbieter‑Benchmarks berichten durchschnittliche Aufgabenerledigungszeiten ~37% schneller als M2.1 bei agentischen Coding‑Evaluierungen.
  4. Starkes Code‑Verständnis: Auf mehrsprachigen Codekorpora getunt für robuste sprachübergreifende Refactorings, Mehrdatei‑Änderungen und Reasoning im Repository‑Maßstab.
  5. Bereitstellung mit hohem Durchsatz: Ausgelegt für Produktionsdeployments mit hohen Token/s‑Profilen; geeignet für kontinuierliche Agent‑Workloads.
  6. Varianten für Latenz‑/Leistungs‑Trade‑offs: M2.5‑Lightning bietet geringere Latenz bei geringerem Compute und Footprint für interaktive Szenarien.

Benchmark‑Leistung (gemeldet)

Vom Anbieter gemeldete Highlights — repräsentative Metriken (Release):

  • SWE‑Bench Verified: 80.2% (gemeldete Erfolgsrate auf Anbieter‑Benchmark‑Harnesses)
  • BrowseComp (Suche & Tool‑Nutzung): 76.3%
  • Multi‑SWE‑Bench (mehrsprachiges Coding): 51.3%
  • Relative Geschwindigkeit / Effizienz: ~37% schnellerer End‑to‑End‑Abschluss vs. M2.1 auf SWE‑Bench Verified in Anbieter‑Tests; ~20% weniger Such‑/Tool‑Runden in einigen Evaluierungen.

Interpretation: Diese Zahlen positionieren M2.5 auf Augenhöhe mit oder nahe bei branchenführenden agentischen/Code‑Modellen auf den genannten Benchmarks. Benchmarks werden vom Anbieter gemeldet und von mehreren Ökosystem‑Outlets reproduziert — betrachten Sie sie als unter dem jeweiligen Anbieter‑Harness/‑Konfiguration gemessen, sofern sie nicht unabhängig repliziert wurden.

MiniMax‑M2.5 vs. Mitbewerber (knapper Vergleich)

DimensionMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Beispiel eines Peers (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80.2%~71–76% (je nach Harness)Vergleichbar (Opus mit nahe Top‑Ergebnissen gemeldet)
Geschwindigkeit agentischer Aufgaben37% schneller vs. M2.1 (Anbieter‑Tests)BaselineÄhnliche Geschwindigkeit auf spezifischen Harnesses
Token‑EffizienzVerbessert ggü. M2.1 (~weniger Tokens pro Aufgabe)Höherer TokenverbrauchWettbewerbsfähig
Bestgeeignete NutzungProduktionsreife agentische Workflows, Coding‑PipelinesFrühere Generation derselben FamilieStark bei multimodaler Begründung und sicherheitsabgestimmten Aufgaben

Hinweis des Anbieters: Vergleiche stammen aus Release‑Materialien und Anbieter‑Benchmark‑Berichten. Kleine Unterschiede können empfindlich auf Harness, Toolchain und Evaluationsprotokoll reagieren.

Repräsentative Unternehmens‑Anwendungsfälle

  1. Repository‑weite Refactorings & Migrations‑Pipelines — Bewahrung der Intention über Mehrdatei‑Änderungen hinweg und automatisierte PR‑Patches.
  2. Agentische Orchestrierung für DevOps — Orchestriert Testläufe, CI‑Schritte, Paketinstallationen und Umgebungsdiagnosen mit Tool‑Integrationen.
  3. Automatisiertes Code‑Review & Remediation — Schwachstellen triagieren, minimale Fixes vorschlagen und reproduzierbare Testfälle vorbereiten.
  4. Suchgetriebene Informationsbeschaffung — BrowseComp‑Niveau bei Suchkompetenz nutzen, um mehrstufige Exploration und Zusammenfassung technischer Wissensbasen durchzuführen.
  5. Produktions‑Agents & ‑Assistenten — kontinuierliche Agents, die kosteneffiziente, stabile Langzeit‑Inference benötigen.

Zugriff und Integration von MiniMax‑M2.5

Schritt 1: Für API‑Schlüssel registrieren

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI‑Konsole an. Rufen Sie den Zugangs‑API‑Schlüssel der Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Center beim API‑Token auf “Add Token”, erhalten Sie den Token‑Schlüssel: sk‑xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: Anfragen an die minimax-m2.5‑API senden

Wählen Sie den “minimax-m2.5”‑Endpoint, um die API‑Anfrage zu senden, und setzen Sie den Anfragekörper. Anfragemethode und Anfragekörper entnehmen Sie der API‑Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website stellt auch Apifox‑Tests zu Ihrer Verfügung. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI‑Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo aufzurufen: [Chat]‑Format.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das content‑Feld ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API‑Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API‑Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.

FAQ

What kind of tasks is MiniMax-M2.5 optimized for?

MiniMax-M2.5 is optimized for real-world productivity and agentic workflows — especially complex coding, multi-stage planning, tool invocation, search, and cross-platform system development. Its training emphasizes handling full development lifecycles from architecture planning to code review and testing.

How does MiniMax-M2.5 compare to previous versions like M2.1?

Compared with M2.1, M2.5 shows significant improvements in task decomposition, token efficiency, and speed — for example completing certain agentic benchmarks about 37% faster and with fewer tokens consumed per task.

What benchmarks does MiniMax-M2.5 achieve on coding and agentic tasks?

M2.5 achieves around 80.2% on SWE-Bench Verified, about 51.3% on Multi-SWE-Bench, and roughly 76.3% on BrowseComp in contexts where task planning and search are enabled — results competitive with flagship models from other providers.

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

Yes — M2.5 was trained on over 10 programming languages including Python, Java, Rust, Go, TypeScript, C/C++, Ruby, and Dart, enabling it to handle diverse coding tasks across ecosystems.

Is MiniMax-M2.5 suitable for full-stack and cross-platform development?

Yes — MiniMax positions M2.5 to handle full-stack projects spanning Web, Android, iOS, Windows, and Mac, covering design, implementation, iteration, and testing phases.

What are the main efficiency and cost advantages of MiniMax-M2.5?

M2.5 can run at high token throughput (e.g., ~100 tokens/sec) with cost efficiencies about 10–20× lower than many frontier models on an output price basis, enabling scalable deployment of agentic workflows.

How do I integrate MiniMax-M2.5 into my application?

MiniMax-M2.5 is available via API endpoints (e.g., standard and high-throughput variants) by specifying minimax-m2.5 as the model in requests.

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

M2.5 excels at coding and agentic tasks; it may be less specialized for purely creative narrative generation compared with dedicated creative models, so for story writing or creative fiction other models might be preferable.

Funktionen für MiniMax M2.5

Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von MiniMax M2.5, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.

Preise für MiniMax M2.5

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für MiniMax M2.5, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie MiniMax M2.5 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.
Comet-Preis (USD / M Tokens)Offizieller Preis (USD / M Tokens)ModelDetail.discount
Eingabe:$0.24/M
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Ausgabe:$1.2/M
-20%

Beispielcode und API für MiniMax M2.5

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für MiniMax M2.5 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von MiniMax M2.5 in Ihren Projekten zu nutzen.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a one-sentence introduction to MiniMax M2.5."},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

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