
MiniMax-M2.5 — “agentic” / кодтауға басымдық беретін LLM-дер отбасының 2026 жылдың басында жарық көрген сатылы жаңартуы. Ол қабілеттілік пен өнімділікті қатар арттырады (әсіресе функцияларды шақыру және көп айналымды құралдарды пайдалану едәуір жақсарған), ал жеткізуші хостинг арқылы пайдалануға өте агрессивті шығын көрсеткіштерін жарнамалайды. Дегенмен, жоғары көлемді агент жүктемелерін іске қосатын командалар шығынды жиі айтарлықтай қысқарта алады, егер олар (1) ақылдырақ промпт + архитектуралық таңдауларды, (2) жүктеменің кейбір бөліктері үшін гибридті хостингті немесе жергілікті инференсті, және (3) кейбір трафикті арзанырақ / агрегатор API провайдерлеріне немесе OpenCode және CometAPI сияқты ашық құралдарға ауыстыруды біріктірсе.

Qwen 3.5 сирек Mixture-of-Experts (MoE) дизайны және аса үлкен белсенді сыйымдылығы бар, агенттік мультимодальды үлкен ауқымды әрі төмен құнды жұмыс жүктемелеріне бағдарланған; Minimax M2.5 төмен операциялық шығындармен нақты уақыттағы агенттердің өткізу қабілетін және шығын тұрғысынан тиімділікті баса көрсетеді; GLM-5 токен тиімділігіне оңтайландырылған өте үлкен MoE-стильді архитектура арқылы күрделі пайымдау, ұзақ контексті агенттер және инженерлік жұмыс процестеріне назар аударады. “Ең жақсысы” сіз қандай басымдық беретініңізге байланысты: таза пайымдау/кодтау сапасы, агенттердің өткізу қабілеті мен құны немесе ашық бастапқы кодтың икемділігі және ұзақ контексті инженерлік жұмыс процестері.

MiniMax-M2.5 — MiniMax компаниясының жаңа, өнімділікке бағытталған, код жазуға, агенттік құралдарды пайдалануға және кеңсе жұмыс ағындарына оңтайластырылған үлкен тілдік моделі. Оны өзінің түпнұсқа MiniMax платформасы арқылы немесе CometAPI сияқты API агрегаторлары арқылы шақыра аласыз. API-ді пайдалану үшін тек CometAPI API кілтін алу жеткілікті, себебі Minimax-M2.5 чат форматын да қолдайды.

MiniMax жариялаған және агенттік жұмыс ағындары, кодты генерациялау және “нақты әлемдегі өнімділік” үшін арнайы жасалған модель ретінде позицияланған MiniMax M2.5 деп аталатын жан-жақты жаңартылған жалпы мақсаттағы модель. Компания M2.5-ті жүздеген мың күрделі ортада нығайтушы оқыту бойынша ауқымды жаттықтырудың нәтижесі ретінде сипаттайды, ол бағдарламалау бенчмарктары, құралдарды пайдалану және ұзақ контекстпен пайымдау бойынша айтарлықтай ілгерілеу әкеліп, инференс тиімділігі мен шығын тиімділігін арттырады.