MiniMax‑M2.5 の技術仕様
| Field | Claim / value |
|---|---|
| Model name | MiniMax‑M2.5（本番リリース、2026年2月12日）。 |
| Architecture | Mixture‑of‑Experts（MoE）Transformer（M2 ファミリー）。 |
| Total parameters | 約2300億（総 MoE キャパシティ）。 |
| Active (per-inference) parameters | 推論あたり約100億をアクティブ化（スパースアクティベーション）。 |
| Input types | テキストとコード（マルチファイルのコードコンテキストをネイティブ対応）、ツール呼び出し / API ツールインターフェース（エージェント型ワークフロー）。 |
| Output types | テキスト、構造化出力（JSON/ツール呼び出し）、コード（マルチファイル）、Office アーティファクト（ツールチェーン経由で PPT/Excel/Word）。 |
| Variants / modes | M2.5（高精度/高性能）および M2.5‑Lightning（同等品質、低レイテンシ/高 TPS）。 |
MiniMax‑M2.5 とは？
MiniMax‑M2.5 は、M2.x ファミリーのフラッグシップアップデートで、実運用の生産性とエージェント型ワークフローに重点を置いている。リリースでは、タスク分解、ツール/検索統合、コード生成の忠実性、長い多段タスクにおけるトークン効率の改善を重視。標準版と、さまざまなデプロイのトレードオフに対応する低レイテンシの“lightning”バリアントが提供される。
MiniMax‑M2.5 の主な特長
- エージェント優先の設計：マルチステージタスク（検索、ツール呼び出し、コード実行ハーネス）における計画とツールオーケストレーションを強化。
- トークン効率：M2.1 比でタスク当たりのトークン消費が削減と報告され、長いワークフローのエンドツーエンドコストを低減。
- エンドツーエンド完了の高速化：プロバイダーのベンチマークでは、エージェント型コーディング評価で平均タスク完了時間が M2.1 比で約 37% 高速。
- 強力なコード理解：多言語コードコーパスでチューニングし、言語横断のリファクタ、マルチファイル編集、リポジトリ規模の推論に強い。
- 高スループット提供：高トークン/秒プロファイルの本番デプロイを想定し、継続的なエージェントワークロードに適する。
- レイテンシと性能のトレードオフに応じたバリアント：M2.5‑lightning は、対話シナリオ向けに計算/フットプリントを抑えつつ低レイテンシを実現。
ベンチマーク性能（報告値）
プロバイダー報告のハイライト — 代表的指標（リリース時点）:
- SWE‑Bench Verified：80.2%（プロバイダーのベンチマークハーネスにおける合格率の報告値）
- BrowseComp（検索 & ツール使用）：76.3%
- Multi‑SWE‑Bench（多言語コーディング）：51.3%
- 相対速度/効率：プロバイダーのテストにおける SWE‑Bench Verified で M2.1 比 約 37% のエンドツーエンド完了時間短縮；一部の評価で検索/ツールラウンドが約 20% 減。
解釈：これらの数値は、引用されたベンチマークにおいて、M2.5 が業界最先端のエージェント/コード系モデルと同等または近い水準にあることを示す。ベンチマークはプロバイダーが報告し、複数のエコシステム媒体でも再掲されているが、独立再現がない限りプロバイダーのハーネス/設定下で測定されたものとして扱うこと。
MiniMax‑M2.5 と同類比較（簡潔版）
| 観点 | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | 同等例（Anthropic Opus 4.6） |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | 約 71–76%（ハーネスにより変動） | 同等（Opus はトップ近傍の結果を報告） |
| エージェントタスク速度 | M2.1 比 37% 高速（プロバイダー試験） | ベースライン | 特定ハーネスで同等の速度 |
| トークン効率 | M2.1 比 改善（タスク当たりのトークン低減） | トークン使用量多め | 競合水準 |
| 最適用途 | 本番エージェントワークフロー、コーディングパイプライン | 同ファミリーの前世代 | マルチモーダル推論と安全性調整済みタスクに強い |
プロバイダー注：比較はリリース資料とベンダーベンチマーク報告に基づく。小さな差はハーネス、ツールチェーン、評価プロトコルに敏感。
代表的なエンタープライズユースケース
- リポジトリ規模のリファクタ & 移行パイプライン — マルチファイル編集と自動 PR パッチで意図を保持。
- DevOps 向けエージェントオーケストレーション — ツール統合によりテスト実行、CI ステップ、パッケージ導入、環境診断をオーケストレーション。
- 自動コードレビュー & 是正 — 脆弱性のトリアージ、最小修正案の提示、再現可能なテストケースの準備。
- 検索駆動の情報検索 — BrowseComp レベルの検索能力を活用し、技術ナレッジベースの複数ラウンド探索と要約を実施。
- 本番エージェント & アシスタント — コスト効率と安定性を備えた長時間推論を要する継続エージェント。
MiniMax‑M2.5 の利用開始と統合方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2: minimax-m2.5 API にリクエストを送信
“minimax-m2.5” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエスト方式とリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトでは利便性のため Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。呼び出し先: Chat 形式。
質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成回答を取得します。処理後、API はタスクステータスと出力データを返します。