Specifiche tecniche di MiniMax‑M2.5
| Campo | Dichiarazione / valore |
|---|---|
| Nome del modello | MiniMax-M2.5 (rilascio in produzione, 12 febbraio 2026). |
| Architettura | Transformer Mixture-of-Experts (MoE) (famiglia M2). |
| Parametri totali | ~230 miliardi (capacità totale MoE). |
| Parametri attivi (per inferenza) | ~10 miliardi attivati per inferenza (attivazione sparsa). |
| Tipi di input | Testo e codice (supporto nativo per contesti di codice multi-file), interfacce di tool-calling / strumenti API (workflow agentici). |
| Tipi di output | Testo, output strutturati (JSON/chiamate a strumenti), codice (multi-file), artefatti Office (PPT/Excel/Word tramite catene di strumenti). |
| Varianti / modalità | M2.5 (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, focalizzato su produttività nel mondo reale e workflow agentici. Il rilascio enfatizza un miglioramento nella scomposizione dei task, nell’integrazione con strumenti/ricerca, nella fedeltà della generazione di codice e nell’efficienza dei token per problemi estesi e multi-step. Il modello è offerto in una variante standard e in una variante “lightning” a latenza inferiore, pensata per diversi compromessi di deployment.
Caratteristiche principali di MiniMax‑M2.5
- Progettazione agentic-first: pianificazione migliorata e orchestrazione degli strumenti per task multi-stage (ricerca, chiamate a strumenti, harness di esecuzione del codice).
- Efficienza dei token: riduzioni riportate nel consumo di token per task rispetto a M2.1, consentendo costi end-to-end inferiori per workflow lunghi.
- Completamento end-to-end più rapido: i benchmark del provider riportano tempi medi di completamento dei task circa il 37% più rapidi rispetto a M2.1 nelle valutazioni di coding agentico.
- Solida comprensione del codice: ottimizzato su corpora di codice multilingue per refactoring cross-language robusti, modifiche multi-file e ragionamento su scala di repository.
- Serving ad alto throughput: mirato a deployment di produzione con profili elevati di token/sec; adatto a workload agentici continui.
- Varianti per compromessi tra latenza e potenza: M2.5‑lightning offre latenza inferiore con minore calcolo e footprint ridotto per scenari interattivi.
Prestazioni nei benchmark (riportate)
Punti salienti riportati dal provider — metriche rappresentative (rilascio):
- SWE‑Bench Verified: 80,2% (pass rate riportato sugli harness di benchmark del provider)
- BrowseComp (ricerca e uso di strumenti): 76,3%
- Multi‑SWE‑Bench (coding multi-language): 51,3%
- Velocità / efficienza relativa: completamento end-to-end circa 37% più rapido rispetto a M2.1 su SWE‑Bench Verified nei test del provider; circa il 20% in meno di round di ricerca/strumenti in alcune valutazioni.
Interpretazione: questi numeri collocano M2.5 in parità con, o vicino a, i modelli agentici/di codice leader del settore nei benchmark citati. I benchmark sono riportati dal provider e riprodotti da diversi canali dell’ecosistema — considerali come misurati con l’harness/configurazione del provider, salvo riproduzione indipendente.
MiniMax‑M2.5 vs concorrenti (confronto conciso)
| Dimensione | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Esempio concorrente (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80,2% | ~71–76% (varia in base all’harness) | Comparabile (Opus ha riportato risultati ai vertici) |
| Velocità nei task agentici | 37% più veloce rispetto a M2.1 (test del provider) | Baseline | Velocità simile su harness specifici |
| Efficienza dei token | Migliorata rispetto a M2.1 (~meno token per task) | Maggiore uso di token | Competitiva |
| Uso migliore | Workflow agentici di produzione, pipeline di coding | Generazione precedente della stessa famiglia | Forte nel ragionamento multimodale e nei task ottimizzati per la sicurezza |
Nota del provider: i confronti derivano dai materiali di rilascio e dai report di benchmark del vendor. Piccole differenze possono essere sensibili all’harness, alla toolchain e al protocollo di valutazione.
Casi d’uso enterprise rappresentativi
- Refactoring su scala di repository e pipeline di migrazione — preservare l’intento attraverso modifiche multi-file e patch PR automatizzate.
- Orchestrazione agentica per DevOps — orchestrare esecuzioni di test, passaggi CI, installazioni di pacchetti e diagnostica dell’ambiente con integrazioni di strumenti.
- Code review automatizzata e remediation — classificare vulnerabilità, proporre correzioni minime e preparare casi di test riproducibili.
- Recupero di informazioni guidato dalla ricerca — sfruttare una competenza di ricerca di livello BrowseComp per eseguire esplorazione multi-round e sintesi di knowledge base tecniche.
- Agenti e assistenti di produzione — agenti continui che richiedono inferenza stabile e conveniente per costi su lunga durata.
Come accedere e integrare MiniMax‑M2.5
Passo 1: registrarsi per ottenere una API Key
Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua console CometAPI. Ottieni la credenziale di accesso API key dell’interfaccia. Fai clic su “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la token key: sk-xxxxx e inviala.
Passo 2: inviare richieste all’API minimax-m2.5
Seleziona l’endpoint “minimax-m2.5” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo della richiesta e il body della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua effettiva chiave CometAPI del tuo account. Dove chiamarlo: formato Chat.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content: questo è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata.
Passo 3: recuperare e verificare i risultati
Elabora la risposta API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API restituisce lo stato del task e i dati di output.