Technische Spezifikationen von MiniMax‑M2.5
| Feld | Angabe / Wert |
|---|---|
| Modellname | MiniMax‑M2.5 (Produktionsrelease, 12. Feb. 2026). |
| Architektur | Mixture‑of‑Experts (MoE) Transformer (M2‑Familie). |
| Gesamtparameter | ~230 Milliarden (gesamte MoE‑Kapazität). |
| Aktive (pro Inferenz) Parameter | ~10 Milliarden pro Inferenz aktiviert (Sparse‑Aktivierung). |
| Eingabetypen | Text und Code (native Unterstützung für Codekontexte mit mehreren Dateien), Tool‑Aufrufe / API‑Tool‑Schnittstellen (agentische Workflows). |
| Ausgabetypen | Text, strukturierte Ausgaben (JSON/Tool‑Calls), Code (mehrere Dateien), Office‑Artefakte (PPT/Excel/Word über Tool‑Ketten). |
| Varianten / Modi | M2.5 (hohe Genauigkeit/Fähigkeit) und M2.5‑Lightning (gleiche Qualität, geringere Latenz / höherer TPS). |
Was ist MiniMax‑M2.5?
MiniMax‑M2.5 ist das Flaggschiff‑Update der M2.x‑Familie mit Fokus auf produktive Anwendungen in der realen Welt und agentische Workflows. Das Release betont verbesserte Aufgabenzerlegung, Tool-/Suchintegration, Genauigkeit der Codegenerierung und Token‑Effizienz für erweiterte, mehrstufige Probleme. Das Modell wird in einer Standard‑ und einer latenzärmeren „Lightning“‑Variante angeboten, die für unterschiedliche Bereitstellungs‑Trade‑offs gedacht ist.
Hauptfunktionen von MiniMax‑M2.5
- Agentic‑first‑Design: Verbesserte Planung und Tool‑Orchestrierung für mehrstufige Aufgaben (Suche, Tool‑Aufrufe, Code‑Ausführungs‑Harnesses).
- Token‑Effizienz: Gemeldete Reduktionen des Token‑Verbrauchs pro Aufgabe im Vergleich zu M2.1, was niedrigere End‑to‑End‑Kosten für lange Workflows ermöglicht.
- Schnellere End‑to‑End‑Abwicklung: Anbieter‑Benchmarking meldet durchschnittliche Aufgabenabschlusszeiten ~37% schneller als M2.1 bei agentischen Coding‑Bewertungen.
- Starkes Codeverständnis: Auf mehrsprachigen Code‑Korpora abgestimmt für robuste sprachübergreifende Refactorings, Mehrdatei‑Edits und Reasoning auf Repository‑Ebene.
- Bereitstellung mit hohem Durchsatz: Zielgerichtet für Produktionsumgebungen mit hohen Token/Sekunden‑Profilen; geeignet für kontinuierliche Agent‑Workloads.
- Varianten für Latenz‑ vs. 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 Kennzahlen (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 Auswertungen.
Interpretation: Diese Zahlen platzieren M2.5 auf Augenhöhe mit oder nahe bei branchenführenden agentischen/Code‑Modellen auf den genannten Benchmarks. Benchmarks werden vom Anbieter berichtet und von mehreren Ökosystem‑Outlets reproduziert — betrachten Sie sie als unter dem Anbieter‑Harness/der -Konfiguration gemessen, sofern sie nicht unabhängig reproduziert wurden.
MiniMax‑M2.5 vs Mitbewerber (kurzer Vergleich)
| Dimension | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Peer‑Beispiel (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | ~71–76% (variiert je nach Harness) | Vergleichbar (Opus meldete nahe Spitzenwerte) |
| Agentische Aufgaben‑Geschwindigkeit | 37% schneller vs. M2.1 (Anbieter‑Tests) | Baseline | Ähnliche Geschwindigkeit auf spezifischen Harnesses |
| Token‑Effizienz | Verbessert vs. M2.1 (~weniger Tokens pro Aufgabe) | Höherer Token‑Verbrauch | Wettbewerbsfähig |
| Beste Nutzung | Produktions‑agentische Workflows, Coding‑Pipelines | Frühere Generation derselben Familie | Stark bei multimodalem Reasoning und sicherheitsoptimierten Aufgaben |
Anbieterhinweis: Vergleiche stammen aus Release‑Materialien und Anbieter‑Benchmark‑Berichten. Kleine Unterschiede können sensitiv gegenüber Harness, Toolchain und Evaluationsprotokoll sein.
Repräsentative Unternehmensanwendungsfälle
- Refactorings im Repository‑Maßstab & Migrationspipelines — bewahren die Intention über Mehrdatei‑Änderungen und automatisierte PR‑Patches hinweg.
- Agentische Orchestrierung für DevOps — orchestrieren Testläufe, CI‑Schritte, Paketinstallationen und Umgebungsdiagnosen mit Tool‑Integrationen.
- Automatisierte Code‑Reviews & Remediation — priorisiert Schwachstellen, schlägt minimale Fixes vor und erstellt reproduzierbare Testfälle.
- Suchgetriebene Informationsgewinnung — nutzt BrowseComp‑Suchkompetenz auf diesem Niveau, um mehrstufige Exploration und Zusammenfassungen technischer Wissensbasen durchzuführen.
- Produktionsagenten & Assistenten — kontinuierliche Agenten, die kosteneffiziente, stabile, langlaufende Inferenz benötigen.
Zugriff und Integration von MiniMax‑M2.5
Schritt 1: Für API‑Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch nicht unser Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI‑Konsole an. Holen Sie sich den Zugriffsberechtigungs‑API‑Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API‑Token auf „Token hinzufügen“, 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 Request‑Body. Die Request‑Methode und der Request‑Body werden aus der API‑Dokumentation auf unserer Website entnommen. Unsere Website stellt außerdem einen Apifox‑Test zu Ihrer Unterstützung bereit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI‑Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo aufzurufen: Chat‑Format.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content‑Feld ein — darauf wird das Modell antworten. 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 liefert die API den Aufgabenstatus und Ausgabedaten.