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MiniMax M2.5

Ingresso:$0.24/M
Uscita:$0.96/M
MiniMax-M2.5 è un modello linguistico SOTA di grandi dimensioni progettato per la produttività nel mondo reale. Addestrato su una vasta gamma di complessi ambienti digitali di lavoro del mondo reale, M2.5 si basa sulla competenza in programmazione di M2.1 per estendersi alle attività d’ufficio generali, raggiungendo una piena padronanza nella creazione e nella gestione di file Word, Excel e PowerPoint, nel cambio di contesto tra ambienti software diversi e nel lavoro trasversale con diversi team di agenti e team umani.
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Specifiche tecniche di MiniMax‑M2.5

CampoDichiarazione / valore
Nome del modelloMiniMax-M2.5 (release di produzione, 12 febbraio 2026).
ArchitetturaMixture-of-Experts (MoE) Transformer (famiglia M2).
Parametri totali~230 miliardi (capacità totale MoE).
Parametri attivi (per inferenza)~10 miliardi attivati per inferenza (attivazione sparsa).
Tipi di inputTesto e codice (supporto nativo per contesti di codice multi‑file), tool‑calling / interfacce di strumenti API (flussi di lavoro agentici).
Tipi di outputTesto, output strutturati (JSON/tool calls), codice (multi‑file), artefatti Office (PPT/Excel/Word tramite catene di strumenti).
Varianti / modalitàM2.5 (alta accuratezza/capacità) e M2.5‑Lightning (stessa qualità, latenza inferiore / TPS più elevato).

Che cos’è MiniMax‑M2.5?

MiniMax‑M2.5 è l’aggiornamento di punta della famiglia M2.x, incentrato sulla produttività reale e sui flussi di lavoro agentici. La release enfatizza una migliore scomposizione dei compiti, l’integrazione di strumenti/ricerca, la fedeltà nella generazione di codice e l’efficienza dei token per problemi estesi e multi‑step. Il modello è offerto in una variante standard e in una variante a latenza inferiore “lightning”, pensate per diversi compromessi di distribuzione.

Caratteristiche principali di MiniMax‑M2.5

  1. Design agentic‑first: Pianificazione migliorata e orchestrazione degli strumenti per attività multi‑stadio (ricerca, chiamate a strumenti, ambienti di esecuzione del codice).
  2. Efficienza dei token: Riduzioni riportate nel consumo di token per attività rispetto a M2.1, consentendo costi end‑to‑end inferiori per flussi di lavoro lunghi.
  3. Completamento end‑to‑end più rapido: I benchmark del provider riportano tempi medi di completamento delle attività ~37% più veloci rispetto a M2.1 nelle valutazioni di coding agentico.
  4. Solida comprensione del codice: Ottimizzato su corpora di codice multilingue per refactoring interlingua robusti, modifiche multi‑file e ragionamento a scala repository.
  5. Servizio ad alto throughput: Mirato a distribuzioni in produzione con profili ad alto token/sec; adatto a carichi di lavoro agentici continui.
  6. Varianti per i compromessi tra latenza e potenza: M2.5‑lightning offre latenza inferiore con minore compute e footprint per scenari interattivi.

Prestazioni nei benchmark (riportate)

Punti salienti riportati dal provider — metriche rappresentative (release):

  • SWE‑Bench Verified: 80.2% (tasso di passaggio riportato sugli harness di benchmark del provider)
  • BrowseComp (ricerca e uso di strumenti): 76.3%
  • Multi‑SWE‑Bench (coding multilingue): 51.3%
  • Velocità / efficienza relativa: ~37% di completamento end‑to‑end più veloce vs M2.1 su SWE‑Bench Verified nei test del provider; ~20% in meno di round di ricerca/strumento in alcune valutazioni.

Interpretazione: Questi numeri collocano M2.5 in parità o vicino ai modelli agentici/di codice leader del settore sui benchmark citati. I benchmark sono riportati dal provider e riprodotti da diverse realtà dell’ecosistema — trattateli come misurati sotto l’harness/configurazione del provider salvo riproduzione indipendente.

MiniMax‑M2.5 vs peer (confronto conciso)

DimensioneMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Esempio di peer (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80.2%~71–76% (varia in base all’harness)Comparabile (Opus ha riportato risultati tra i migliori)
Velocità attività agentiche37% più veloce vs M2.1 (test del provider)BaselineVelocità simile su specifici harness
Efficienza dei tokenMigliorata vs M2.1 (~meno token per attività)Uso di token più elevatoCompetitivo
Miglior utilizzoFlussi di lavoro agentici in produzione, pipeline di codingGenerazione precedente della stessa famigliaForte nel ragionamento multimodale e nelle attività ottimizzate per la sicurezza

Nota del provider: i confronti derivano dai materiali di release e dai report di benchmark del fornitore. Piccole differenze possono essere sensibili a harness, toolchain e protocollo di valutazione.

Casi d’uso aziendali rappresentativi

  1. Refactoring a scala repository e pipeline di migrazione — preservare l’intento attraverso modifiche multi‑file e patch di PR automatizzate.
  2. Orchestrazione agentica per DevOps — orchestrare esecuzioni di test, step CI, installazioni di pacchetti e diagnostica dell’ambiente con integrazioni di strumenti.
  3. Revisione del codice automatizzata e remediation — triage delle vulnerabilità, proposta di fix minimi e preparazione di casi di test riproducibili.
  4. Recupero di informazioni guidato dalla ricerca — sfruttare la competenza di ricerca a livello BrowseComp per effettuare esplorazioni multi‑round e sintesi di basi di conoscenza tecniche.
  5. Agenti e assistenti in produzione — agenti continui che richiedono inferenza di lunga durata, stabile ed efficiente in termini di costi.

Come accedere e integrare MiniMax‑M2.5

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora un nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave del token: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: Invia richieste all’API minimax-m2.5

Seleziona l’endpoint “minimax-m2.5” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. Dove chiamarlo: formato Chat.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.

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.

Funzionalità per MiniMax M2.5

Esplora le caratteristiche principali di MiniMax M2.5, progettato per migliorare le prestazioni e l'usabilità. Scopri come queste funzionalità possono beneficiare i tuoi progetti e migliorare l'esperienza utente.

Prezzi per MiniMax M2.5

Esplora i prezzi competitivi per MiniMax M2.5, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come MiniMax M2.5 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)ModelDetail.discount
Ingresso:$0.24/M
Uscita:$0.96/M
Ingresso:$0.3/M
Uscita:$1.2/M
-20%

Codice di esempio e API per MiniMax M2.5

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per MiniMax M2.5 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di MiniMax M2.5 nei tuoi progetti.
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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