MiniMax가 발표한 범용 모델 MiniMax M2.5는 에이전트 기반 워크플로, 코드 생성, 그리고 “실제 업무 생산성”을 위해 특화된 모델로 포지셔닝되었습니다. 회사는 M2.5를 수십만 개의 복잡한 환경에서 광범위한 강화학습으로 훈련한 결과물로 설명하며, 코딩 벤치마크, 도구 사용, 장문맥 추론에서 큰 향상을 제공하는 동시에 추론 효율과 비용 효율성을 끌어올린다고 합니다.
CometAPI에서 이미 MiniMax M2.5를 확인할 수 있습니다. 가격은 CometAPI에서 공식 가격의 20%입니다.
MiniMax M2.5는 무엇이며 왜 중요한가요?
MiniMax M2.5는 MiniMax가 최신으로 공개한 주요 릴리스로, 높은 처리량, 에이전트 기반 워크플로, 그리고 무엇보다 코드 생산성에 초점을 맞춘 모델 계열입니다. 2026년 2월 중순에 발표된 M2.5는 더 큰 컨텍스트 윈도우, 더 정교한 도구 통합 프리미티브, 그리고 모델이 단순히 텍스트를 반환하는 것을 넘어 브라우저 검색, API 호출, 코드 실행 단계를 능동적으로 오케스트레이션하는 “AI-네이티브 워크스페이스”에 대한 훈련 강조를 통해 이전 M 시리즈를 확장합니다. 출시 메시지는 M2.5를 단순한 대화 성능 개선이 아닌 플랫폼 차원의 움직임으로 규정합니다. 이 모델은 개발자 생산성 가속화, 반복적인 엔지니어링 작업 자동화, 에이전트 기반 제품을 위한 엔진으로 설계되었습니다.
오늘날 이 모델이 중요한 이유는 두 가지입니다. 첫째, 연구 데모가 아닌 프로덕션 시스템에 매력적인 실용적 벤치마크와 처리량 목표를 달성한다는 점. 둘째, 공급업체가 통합 도구 사용과 토큰 효율을 어떻게 우선시하는지를 보여준다는 점입니다. M2.5는 다단계 작업에서 도구 호출 라운드 수와 토큰 소모를 줄이도록 명시적으로 튜닝되어 있으며, 이는 실제 배포에서 비용과 지연을 직접적으로 낮춥니다.
MiniMax M2.5는 코딩 벤치마크에서 어떻게 성능을 내나요?
코딩 성능 개요
MiniMax M2.5는 실제 코드 생성과 추론을 평가하기 위해 AI 업계에서 널리 사용하는 표준 코딩 벤치마크에서 빠르게 주목을 받았습니다:
| Benchmark Suite | M2.5 Result | Explanation |
|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 80.2% | 실제 GitHub 이슈를 수정하는 능력을 측정; 최상위권에 근접한 성능. |
| Multi-SWE-Bench | 51.3% | 다중 파일, 교차 리포지토리 코딩 신뢰성을 평가. |
| SWE-Bench Pro | 55.4% | 더 어려운 실제 환경 기반 코딩 테스트. |
벤치마크 데이터는 M2.5의 코딩 역량이 Anthropic의 Claude Opus 4.6, OpenAI의 GPT-5.2 같은 고순위 독점 모델과 맞먹음을 시사하며, M2.5를 프로덕션 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위한 유력한 경쟁자로 위치시킵니다. 이 벤치마크에서 80%를 넘는 점수는 M2.5가 단순한 이론적 코드 생성이 아니라 실제 소프트웨어 엔지니어링 지원에 유의미하게 기여할 수 있음을 보여줍니다. 이는 정확성, 신뢰성, 유지보수성이 최우선인 엔터프라이즈 워크플로에서 특히 가치가 큽니다.
이 수치들은 M2.5가 많은 폐쇄형 독점 시스템에서 흔한 고가 정책 없이도 업계 선도 수준으로 작동함을 보여주며, 높은 성능이 반드시 높은 비용과 연결된다는 최근 업계 인식을 직접적으로 반박합니다.
실제 엔지니어링 워크플로에서 M2.5는 어떻게 동작하나요?
순수 점수 이상으로 주목할 점은 M2.5가 에이전트 기반 파이프라인을 위해 설계됐다는 것입니다. 이 모델은 도구 호출 사이의 내적 숙고(사전·사후 반성), 더 강력한 멀티턴 코드 추론, 장기 코드베이스를 위한 컨텍스트 관리 전략을 포함합니다. 초기 테스트에서 리뷰어들은 M2.5가 특정 범주의 작업에 대해 커밋 가능한 코드의 상당 부분을 생성하고, 이전 MiniMax 버전보다 사람이 수정해야 할 부분이 더 적었다고 보고했습니다. 초기 정확도 강화와 왕복 횟수 감소의 조합은 M2.5를 코드 어시스트와 CI 자동화 역할에 매력적으로 만드는 요소입니다.
MiniMax M2.5의 검색과 도구 호출
비록 코딩 성능이 개발자 지향 LLM의 중심 지표인 경우가 많지만, M2.5는 더 넓은 생산성을 위해 설계되었습니다:
| Task Type | Benchmark | M2.5 Score |
|---|---|---|
| Web Search & Context | BrowseComp | 76.3% |
| Tool-Use Reasoning | BFCL Multi-Turn | 76.8% |
| Workflow Orchestration | MEWC (Multi-Expert) | 74.4% |
| Office Productivity | VIBE-Pro Suite | 54.2% |
이 지표들은 M2.5의 역량이 조밀한 다단계 추론, 저장된 컨텍스트 내 효과적인 검색, 장기 도구 상호작용으로 확장됨을 보여줍니다. 이는 견고한 멀티모달 AI 어시스턴트와 에이전트에 필요한 핵심 역량입니다.
도구를 잘 찾고 사용할 수 있나요?
M2.5의 핵심 개선점 중 하나는 도구 통합입니다. 모델의 내부 “내적 숙고” 능력은 각 도구 호출 전후에 반성하고, 추가 검색이나 다른 도구가 필요한지 결정하며, 상이한 도구 출력을 다음 단계로 일관되게 종합하도록 합니다. 실질적으로 이는 다단계 작업(검색 → 가져오기 → 분석 → 실행)을 해결하는 데 필요한 도구 호출 라운드 수를 줄여 줍니다. 플랫폼 문서와 핸즈온 리뷰는 도구 호출 라운드가 대략 20% 감소하고 “의사결정 성숙도”가 크게 향상되어 중복적이거나 시기상조인 도구 호출이 줄었다고 보고합니다.
브라우징과 도구 워크플로에 초점을 맞춘 벤치마크(BrowseComp, BFCL)는 M2.5를 에이전트 작업의 상위권에 위치시킵니다. BrowseComp에서는 중·후반 70점대가 보고되었고, BFCL 유형의 도구 호출 테스트에서는 다단계 도구 오케스트레이션에서 높은 정밀도를 보여줍니다. 이러한 결과는 라이브 웹 데이터의 종합, 도메인별 API 호출, 사용자 대신 파일과 코드를 적극적으로 조작해야 하는 모든 제품에 중요합니다.
통합에 어떤 의미가 있나요?
어시스턴트, 봇, 자동화 파이프라인을 구축하는 엔지니어에게 핵심 요점은 M2.5가 단지 “검색을 더 잘하는” 수준이 아니라 검색에 대한 의사결정을 더 잘한다는 것입니다. 이는 왕복 횟수 감소, 토큰 낭비 축소, 더 단순한 오케스트레이션 코드로 이어지는 경우가 많습니다.
MiniMax M2.5의 효율성과 속도 특성은 어떤가요?
M2.5의 대표 속성 중 하나는 속도와 추론 효율입니다. 실제 사용에서 처리량은 비용과 지연에 직접적인 영향을 미치므로 매우 중요합니다.
효율성 지표
| Metric | Value |
|---|---|
| Speed Improvement vs M2.1 | +37% |
| Standard Output Speed | 50 tokens/second |
| Lightning Output Speed | 100 tokens/second |
| Typical Tokens/Task | ~3.52M tokens for complex tasks |
Lightning 변형은 Claude Opus 4.6와 같은 모델의 처리량과 맞먹지만, 결정적으로 비용은 훨씬 낮습니다. 이는 M2.5가 지속적인 에이전트 기반 워크플로를 장시간 또는 대량 운영에서도 과도한 토큰 비용 없이 지원하도록 합니다.
엔지니어링 시사점
- 더 높은 처리량은 개발 루프와 자동화 워크플로에서 실시간 상호작용의 속도를 직접적으로 높입니다.
- 더 나은 토큰 효율은 문서 생성, 디버깅, 크로스 시스템 통합 같은 장문, 다단계 작업에서 총 비용을 줄여 줍니다.
- M2.5의 높은 추론 벤치마크와 결합되면, 경쟁 최전선 모델에 비해 더 낮은 총 실행 비용으로 더 나은 결과를 의미합니다.
MiniMax M2.5의 비용은 얼마인가요? — 가격 분석
M2.5의 가장 파괴적인 측면 중 하나는 가격으로, 비용 효율적인 대안으로 포지셔닝되어 있습니다. MiniMax는 어떤 가격 옵션을 제공하나요?
MiniMax는 개발자와 기업을 위한 몇 가지 소비 및 구독 옵션을 제공합니다. 회사의 공개 자료는 프로덕션 텍스트 모델에 대해 두 가지 청구 방식을 설명합니다: 개발자가 일정량의 코드 관련 프롬프트를 꾸준히 실행하는 경우를 겨냥한 월 구독형 Coding Plan과 유연한 계량형 Pay-As-You-Go입니다. Coding Plan은 많은 짧은, 빈번한 코드 어시스트 세션에 의존하는 개발팀을 위한 저렴한 월간 옵션을 제공하도록 명시적으로 설계되었으며, 종량제 방식은 토큰이나 선택한 처리량 프로파일에 따라 과금합니다.
Coding Plan은 어떻게 작동하나요?
Coding Plan은 특정 시간 구간 동안 고정된 수의 “프롬프트” 또는 세션을 번들로 제공하는 월 구독으로 제시됩니다(문서의 예시는 5시간마다 서로 다른 프롬프트 허용량을 제공하는 starter/plus/max 티어). 명시된 근거는 고볼륨 단일 요청이 아니라 많은 짧은 개발자 세션을 수행하는 팀에 예측 가능한, 개발자 친화적인 비용 구조를 제공하는 것입니다.
| Starter | Plus | Max | |
|---|---|---|---|
| Price | $10 /month | $20 /month | $50 /month |
| Prompts | 100 prompts / 5 hours | 300 prompts / 5 hours | 1000 prompts / 5 hours |
| Starter | Plus | Max | |
|---|---|---|---|
| Price | $100 /year 120 | $200 /year 240 | $500 /year 600 |
| Prompts | 100 prompts / 5 hours | 300 prompts / 5 hours | 1000 prompts / 5 hours |
토큰 가격 구조
| Variant | Input Price | Output Price | TPS (Tokens/sec) | Notes |
|---|---|---|---|---|
| M2.5-Standard | $0.15/M | $1.20/M | 50 | 비용 최적화 변형. |
| M2.5-Lightning | $0.30/M | $2.40/M | 100 | 속도 최적화 변형. |
이 토큰 가격은 AI 에이전트 경제를 실질적으로 민주화하여, 많은 독점 시스템이 출력 토큰을 10×–30× 더 높게 책정함으로써 겪는 비용 장벽 없이 엔터프라이즈 규모에서 모델을 지속적으로 운영할 수 있게 합니다.
시간당 운영 비용
Lightning 변형(100 TPS)을 사용할 경우, 안정적인 지속 출력은 대략:
- 시간당 360,000 토큰 생성
- 출력 비용 = 360,000/1M × $2.40 ≈ $0.86
- 입력 비용이 소폭 더해져 시간당 총 $1/hour 수준의 지속 출력 비용
이는 일반적인 최전선 모델보다 수십 배 저렴하여, 항상-온 에이전트 운영을 기업에 경제적으로 실현 가능하게 만듭니다.
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| Comet Price (USD / M Tokens) | Official Price (USD / M Tokens) | Discount |
|---|---|---|
| Input:$0.24/M; Output:$0.96/M | Input:$0.3/M; Output:$1.2/M | -20% |
MiniMax M2.5 시작 방법
개발자는 어디에서 모델에 접근할 수 있나요?
MiniMax는 API를 통해 M2.5를 통합하기 위한 문서와 플랫폼 가이드를 제공합니다(플랫폼 문서에는 텍스트, 코딩, 도구 주도 플로우에 대한 가이드가 포함). 이 모델은 일부 서드파티 모델 라이브러리와 레지스트리에도 있습니다(예: 여러 플랫폼 라이브러리가 클라우드 사용 및 로컬 실험을 위한 M2.5 변형을 제공). 즉, 개발자는 MiniMax의 공식 API 엔드포인트를 통해 M2.5를 호출하거나, 지원되는 서드파티 툴링을 사용할 수 있습니다.
일반적인 통합 패턴
- IDE / 에디터 어시스턴트 — IDE 플러그인에 M2.5를 연결해 자동완성, 설명, 테스트 케이스 생성을 제공합니다. 짧은 개발자 세션이 많을 것으로 예상되면 ‘Coding Plan’ 구독을 사용하세요.
- 에이전트 오케스트레이션 — 다수 도구 오케스트레이션 시스템의 의사결정 두뇌로 M2.5를 임베드합니다. 강력한 도구 호출 능력을 활용해 외부 액션(API, 데이터베이스 쿼리, 테스트 러너)을 관리합니다. API 페이로드에 대해 명시적 스키마 계약을 보장해 환각을 최소화하세요.
- 검색 + 검색 증강 — 작은 검색 계층(벡터 스토어 + 리랭커)을 결합해 장문서 질의에서 관련성을 유지하면서 컨텍스트 토큰 사용을 제한합니다. M2.5의 강력한 검색 벤치 성능은 검색 증강 생성에 자연스럽게 적합합니다.
- 배치 코드 변환 — 처리량 설정과 시간당 비용이 모델 경제에 특히 중요한 배치 작업으로 대규모 리팩터링이나 자동 테스트 생성을 실행합니다.
더 나은 결과를 위한 실용 팁
- 개발자 플로우를 반영한 소수샷 예시(입력, 원하는 출력 형태, 실패 사례)를 사용해 코딩 또는 도구 호출 프롬프트의 정확도를 높이세요.
- 스키마 검증으로 도구 인터페이스를 고정해 M2.5가 API 호출을 발행할 때 시스템이 검증된 페이로드만 수락하도록 하세요.
- 토큰 사용량을 모니터링하고 각 호출의 하드 토큰 한도를 설정해 폭주 비용을 방지하세요.
- 성공률을 측정하세요(예: 생성된 코드의 테스트 통과율). 주관적 품질 지표에만 의존하지 마세요.
결론
MiniMax M2.5는 대규모 모델의 “에이전트 + 코딩” 분야에서 실용적인 진전을 보여줍니다. 강력한 코딩 벤치마크, 교차적 도구 사용 지원, 실제 워크플로에서 토큰과 시간 비용을 줄이려는 운영 개선을 결합했습니다. 개발자 생산성 자동화, 코드 생성, 다중 도구 오케스트레이션에 집중하는 팀에게 M2.5는 시범 도입할 가치가 있습니다 — 특히 비용 효율이 우선인 환경에서요. 모든 세부 벤치마크에서 최첨단을 원하며 비용을 개의치 않는 팀에겐 프리미엄 제품이 여전히 소폭의 추가 이점을 보일 수 있지만, 비용/성능 트레이드오프는 M2.5를 많은 실제 시나리오에서 프로덕션 배포에 설득력 있게 만듭니다.
개발자는 지금 MInimax-M2.5를 CometAPI를 통해 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Playground에서 모델의 역량을 탐색하고 자세한 지침은 API guide를 참조하세요. 접근하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공합니다.
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