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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 (rilascio in produzione, 12 febbraio 2026).
ArchitetturaTransformer 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 inputTesto e codice (supporto nativo per contesti di codice multi-file), interfacce di tool-calling / strumenti API (workflow agentici).
Tipi di outputTesto, output strutturati (JSON/chiamate a strumenti), 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, 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

  1. Progettazione agentic-first: pianificazione migliorata e orchestrazione degli strumenti per task multi-stage (ricerca, chiamate a strumenti, harness di esecuzione del codice).
  2. Efficienza dei token: riduzioni riportate nel consumo di token per task rispetto a M2.1, consentendo costi end-to-end inferiori per workflow lunghi.
  3. 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.
  4. Solida comprensione del codice: ottimizzato su corpora di codice multilingue per refactoring cross-language robusti, modifiche multi-file e ragionamento su scala di repository.
  5. Serving ad alto throughput: mirato a deployment di produzione con profili elevati di token/sec; adatto a workload agentici continui.
  6. 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)

DimensioneMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Esempio concorrente (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80,2%~71–76% (varia in base all’harness)Comparabile (Opus ha riportato risultati ai vertici)
Velocità nei task agentici37% più veloce rispetto a M2.1 (test del provider)BaselineVelocità simile su harness specifici
Efficienza dei tokenMigliorata rispetto a M2.1 (~meno token per task)Maggiore uso di tokenCompetitiva
Uso miglioreWorkflow agentici di produzione, pipeline di codingGenerazione precedente della stessa famigliaForte 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

  1. Refactoring su scala di repository e pipeline di migrazione — preservare l’intento attraverso modifiche multi-file e patch PR automatizzate.
  2. Orchestrazione agentica per DevOps — orchestrare esecuzioni di test, passaggi CI, installazioni di pacchetti e diagnostica dell’ambiente con integrazioni di strumenti.
  3. Code review automatizzata e remediation — classificare vulnerabilità, proporre correzioni minime e preparare casi di test riproducibili.
  4. 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.
  5. 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.

FAQ

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

MiniMax-M2.5 è ottimizzato per la produttività nel mondo reale e per i flussi di lavoro agentici, in particolare per coding complesso, pianificazione in più fasi, invocazione di strumenti, ricerca e sviluppo di sistemi multipiattaforma. Il suo addestramento enfatizza la gestione dell’intero ciclo di vita dello sviluppo, dalla pianificazione dell’architettura alla revisione del codice e ai test.

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

Rispetto a M2.1, M2.5 mostra miglioramenti significativi nella scomposizione dei task, nell’efficienza dei token e nella velocità, completando ad esempio alcuni benchmark agentici circa il 37% più velocemente e consumando meno token per task.

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

M2.5 raggiunge circa l’80,2% su SWE-Bench Verified, circa il 51,3% su Multi-SWE-Bench e all’incirca il 76,3% su BrowseComp nei contesti in cui sono abilitati la pianificazione dei task e la ricerca, con risultati competitivi rispetto ai modelli di punta di altri provider.

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

Sì, M2.5 è stato addestrato su oltre 10 linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java, Rust, Go, TypeScript, C/C++, Ruby e Dart, il che gli consente di gestire attività di coding eterogenee in diversi ecosistemi.

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

Sì, MiniMax presenta M2.5 come capace di gestire progetti full-stack che spaziano tra Web, Android, iOS, Windows e Mac, coprendo le fasi di progettazione, implementazione, iterazione e test.

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

M2.5 può funzionare con un’elevata velocità di elaborazione dei token (ad esempio ~100 token/sec) con efficienze di costo circa 10–20× inferiori rispetto a molti modelli frontier su base di prezzo dell’output, consentendo il deployment scalabile di flussi di lavoro agentici.

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

MiniMax-M2.5 è disponibile tramite endpoint API (ad esempio varianti standard e ad alta velocità di elaborazione) specificando minimax-m2.5 come modello nelle richieste.

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

M2.5 eccelle nei task di coding e agentici; potrebbe essere meno specializzato per la generazione narrativa puramente creativa rispetto a modelli creativi dedicati, quindi per la scrittura di storie o narrativa creativa potrebbero essere preferibili altri modelli.

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)Sconto
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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