Een alomvattend opgewaardeerd general-purpose model genaamd MiniMax M2.5, aangekondigd door MiniMax en gepositioneerd als een model dat specifiek is gebouwd voor agent-gestuurde workflows, codegeneratie en “productiviteit in de echte wereld”. Het bedrijf beschrijft M2.5 als het resultaat van uitgebreide reinforcement-learning in honderdduizenden complexe omgevingen, wat grote winst oplevert in codebenchmarks, toolgebruik en redeneren met lange context, terwijl de efficiëntie van inferentie en kosteneffectiviteit worden verhoogd.
Je kunt MiniMax M2.5 nu al zien op CometAPI. De prijs is 20% van de officiële prijs in CometAPI.
Wat is MiniMax M2.5 en waarom is het belangrijk?
MiniMax M2.5 is de nieuwste grote release van MiniMax, een modelfamilie die is gepositioneerd rond high-throughput, agent-gestuurde workflows en — bovenal — codeerproductiviteit. Aangeboden medio februari 2026, breidt M2.5 het eerdere M-seriewerk van het bedrijf uit met een groter contextvenster, strakkere primitieve bouwstenen voor toolintegratie en een trainingsfocus op “AI-native werkruimtes” waarin het model actief browserzoekacties, API-aanroepen en code-uitvoeringsstappen orkestreert in plaats van alleen tekst terug te geven. De lancering positioneert M2.5 niet alleen als een algemene conversatie-upgrade, maar als een stap op platformniveau: het is bedoeld om ontwikkelaarsproductiviteit te versnellen, repetitieve engineeringtaken te automatiseren en te fungeren als motor voor agent-gedreven producten.
Waarom dit vandaag belangrijk is, is tweeledig. Ten eerste haalt het model een set praktische benchmarks en throughputdoelen die het aantrekkelijk maken voor productiesystemen (niet alleen onderzoeksdemo’s). Ten tweede laat de release zien hoe leveranciers geïntegreerd toolgebruik en tokenefficiëntie prioriteren: M2.5 is expliciet afgestemd om het aantal rondes met tool-calls en tokenverbruik tijdens meerstapstaken te verminderen, wat direct vertaalt naar lagere kosten en latentie in echte implementaties.
Hoe presteert MiniMax M2.5 in codeerbenchmarks?
Overzicht van codeerprestaties
MiniMax M2.5 heeft snel aandacht getrokken door zijn prestaties op standaard codeerbenchmarks die in de AI-industrie worden gebruikt om praktische codegeneratie en redeneren te evalueren:
| Benchmark Suite | M2.5 Result | Explanation |
|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 80.2% | Meet het vermogen om echte GitHub-issues op te lossen; bijna topklasse. |
| Multi-SWE-Bench | 51.3% | Beoordeelt betrouwbaarheid van coderen over meerdere bestanden en repositories. |
| SWE-Bench Pro | 55.4% | Zwaardere test met realistische coderingstaken. |
Benchmarkgegevens suggereren dat M2.5’s coderingsvermogen gelijk is aan hooggewaardeerde propriëtaire modellen zoals Claude Opus 4.6 van Anthropic en GPT-5.2 van OpenAI, waarmee M2.5 zich schaart onder de topkandidaten voor software-engineering in productie. Een score boven 80% in deze benchmark geeft aan dat M2.5 in staat is tot praktische software-engineeringsondersteuning, niet alleen theoretische codegeneratie. Dit maakt het bijzonder waardevol voor bedrijfsworkflows waar correctheid, betrouwbaarheid en onderhoudbaarheid topprioriteiten zijn.
Deze cijfers tonen M2.5 op industrie-leidend niveau zonder de extreme prijsdruk die typisch is voor veel gesloten propriëtaire systemen — een punt dat de recente aanname uitdaagt dat hoge prestaties noodzakelijkerwijs met hoge kosten gepaard gaan.
Hoe gedraagt M2.5 zich in echte engineeringworkflows?
Los van ruwe scores is wat opvalt hoe M2.5 is ontworpen voor agent-gestuurde pijplijnen. Het model bevat primitieve bouwstenen voor afgewisselde denkstappen (interne overweging tussen tool-calls), sterker meerbeurten-redeneren over code en een contextbeheerstrategie voor grote codebases. In vroege tests meldden reviewers dat M2.5 een groot deel van de code genereerde die klaar is voor commit voor bepaalde klassen van taken en minder menselijke correcties vereiste dan eerdere MiniMax-versies. Die combinatie — sterkere correctheid bij de eerste poging en minder heen-en-weer-cycli — maakt M2.5 aantrekkelijk voor code-assist en CI-automatiseringsrollen.
Zoeken en tool-calls van MiniMax M2.5
Hoewel codeerprestaties vaak een centrale maatstaf zijn voor ontwikkelaarsgerichte LLM’s, is M2.5 ontworpen voor bredere productiviteit:
| 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% |
Deze statistieken benadrukken dat M2.5’s capaciteiten zich uitstrekken tot dichte, meerstapsredenering, effectief zoeken binnen opgeslagen context en langetermijn-interacties met tools — kerncompetenties voor robuuste multimodale AI-assistenten en -agenten.
Kan het tools effectief vinden en gebruiken?
Een van de belangrijkste verbeteringen in M2.5 is de toolintegratie. De interne capaciteit voor “afgewisselde denkstappen” stelt het model in staat te reflecteren vóór en na elke tool-call, te beslissen of nog een zoekactie of een andere tool nodig is, en uiteenlopende tooluitvoer te synthetiseren tot een coherente volgende stap. In de praktijk vermindert dit het aantal ronden met tool-calls dat nodig is om een meerstapstaak op te lossen (zoeken → ophalen → analyseren → handelen). Platformdocumentatie en hands-on reviews melden ongeveer 20% minder rondes met tool-calls en een duidelijke toename in “rijpheid van beslissingen”, wat betekent dat het model minder redundante of voortijdige tool-calls doet.
Benchmarks die zich richten op browsen en toolworkflows (BrowseComp, BFCL) plaatsen M2.5 in de kopgroep voor agenttaken. BrowseComp-scores in het midden van de 70 werden gerapporteerd en BFCL-achtige tests voor tool-calls tonen hoge precisie in meerstapsorkestratie van tools. Die resultaten zijn belangrijk voor elk product dat verwacht dat een model live webdata synthetiseert, domeinspecifieke API’s aanroept of actief bestanden en code namens een gebruiker manipuleert.
Wat betekent dit voor integraties?
Voor engineers die assistenten, bots of automatiseringspijplijnen bouwen, is de conclusie dat M2.5 niet alleen “beter is in zoeken” — het is beter in beslissingen over zoekacties. Dat betekent minder rondes, minder tokenverspilling en in veel gevallen eenvoudiger orkestratiecode.
Wat zijn de efficiëntie- en snelheidskenmerken van MiniMax M2.5?
Een van M2.5’s opvallende kenmerken is zijn snelheid en inferentie-efficiëntie — een cruciale overweging voor gebruik in de praktijk waar throughput zowel kosten als latentie beïnvloedt.
Efficiëntiemetingen
| 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 |
De Lightning-variant evenaart de throughput van modellen zoals Claude Opus 4.6 — maar cruciaal: tegen een fractie van de kosten. Dit stelt M2.5 in staat continue agent-gestuurde workflows te ondersteunen zonder onbetaalbare tokenkosten over lange sessies of gebruik met hoog volume.
Technische implicaties
- Hogere throughput correleert direct met snellere realtime interactie in ontwikkellussen en geautomatiseerde workflows.
- Betere tokenefficiëntie vermindert de totale kosten in langvormige, meerfasige taken zoals documentatiegeneratie, debuggen en integratie over systemen heen.
- Gecombineerd met M2.5’s hoge redeneerbenchmarks betekent deze efficiëntie betere resultaten tegen lagere totale runtimekosten vergeleken met concurrerende frontrunnermodellen.
Wat kost MiniMax M2.5? — Uitsplitsing van de prijzen
Een van de meest ontwrichtende aspecten van M2.5 is de prijsstelling — gepositioneerd als een kostenefficiënt alternatief voor propriëtaire LLM’s. Welke prijsopties biedt MiniMax?
MiniMax biedt verschillende consumptie- en abonnementsopties voor ontwikkelaars en bedrijven. De openbare materialen van het bedrijf schetsen twee factureringsbenaderingen voor tekstmodellen in productie: een Coding Plan-abonnement (gericht op ontwikkelaars die een stabiel volume aan coderelated prompts draaien) en Pay-As-You-Go voor flexibele, op verbruik gebaseerde afname. Het Coding Plan is expliciet ontworpen als een voordelige maandoptie voor ontwikkelteams, terwijl pay-as-you-go per token of op basis van het geselecteerde throughputprofiel rekent.
Hoe werkt het Coding Plan?
Het Coding Plan wordt gepresenteerd als een maandabonnement dat een vast aantal “prompts” of sessies in een tijdsvenster bundelt (voorbeelden in de documentatie omvatten niveaus zoals starter/plus/max met verschillende prompttoelagen elke 5 uur). De rationale is om een voorspelbare, ontwikkelaarsvriendelijke kostenstructuur te bieden voor teams die vertrouwen op veel korte, frequente code-assistsessies in plaats van op single requests met hoog volume.
| 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 |
Tokenprijsgestructuur
| Variant | Input Price | Output Price | TPS (Tokens/sec) | Notes |
|---|---|---|---|---|
| M2.5-Standard | $0.15/M | $1.20/M | 50 | Kosten-geoptimaliseerde variant. |
| M2.5-Lightning | $0.30/M | $2.40/M | 100 | Snelheids-geoptimaliseerde variant. |
Deze tokenprijzen democratiseren de economie van AI-agenten, waardoor modellen continu kunnen draaien op ondernemingsschaal zonder de kostenbarrières van veel propriëtaire systemen die outputtokens 10×–30× duurder prijzen.
Uurkosten in operatie
Met de Lightning-variant (100 TPS) leidt stabiele, continue output ruwweg tot:
- 360,000 tokens gegenereerd per uur
- Outputkosten = 360,000/1M × $2.40 ≈ $0.86
- Invoerkosten voegen er nog een fractie aan toe voor ongeveer $1/uur totale kosten bij continue output
Dit is vele ordes van grootte goedkoper dan typische frontrunnermodellen, waardoor altijd-aan agent-gestuurde operaties economisch haalbaar worden voor bedrijven.
Op zoek naar een goedkopere manier om M2.5 te gebruiken
Geniet van een korting op Minimax-M2.5 bij gebruik van CometAPI:
| 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% |
Hoe begin je met MiniMax M2.5
Waar hebben ontwikkelaars toegang tot het model?
MiniMax publiceert documentatie en platformgidsen voor het integreren van M2.5 via de API (platformdocs bevatten gidsen voor tekst-, codeer- en toolgestuurde flows). Het model staat ook in enkele bibliotheken en registers van derden (bijvoorbeeld meerdere platformbibliotheken hebben M2.5-varianten beschikbaar gemaakt voor cloudgebruik en voor lokale experimenten). Dat betekent dat ontwikkelaars M2.5 kunnen aanroepen via de officiële API-eindpunten van MiniMax of, waar beschikbaar, ondersteunde tooling van derden kunnen gebruiken.
Algemene integratiepatronen
- IDE-/editorsassistent — koppel M2.5 aan een IDE-plug-in voor aanvullingen, verklaringen en generatie van testcases. Gebruik een ‘Coding Plan’-abonnement als je veel korte ontwikkelsessies verwacht.
- Agentorkestratie — embed M2.5 als het beslisbrein in een multi-tool-orkestratiesysteem; vertrouw op zijn sterke tool-callinggedrag om externe acties aan te sturen (API’s, databasequeries, testrunners). Zorg voor expliciete schemacontracten voor API-payloads om hallucinaties te minimaliseren.
- Zoeken + retrieval-augmentatie — combineer een kleine retrievallaag (vectorstore + reranker) om het gebruik van contexttokens te beperken en toch relevantie te behouden voor lange documentvragen. M2.5’s sterke zoekbenchprestaties maken het een logische keuze voor retrieval-augmented generation.
- Batchcodetransformatie — benut het model voor bulkrefactors of geautomatiseerde testgeneratie door batchtaken te draaien, waarbij kosten per uur en throughput-instellingen bijzonder belangrijk zijn voor de modeleconomie.
Praktische tips voor betere resultaten
- Gebruik few-shotvoorbeelden die de ontwikkelaarsflow weerspiegelen (input, gewenste outputvorm, faalgevallen) om de correctheid voor code- of toolaanroepprompts te verbeteren.
- Leg toolinterfaces vast met schemavalidatie zodat wanneer M2.5 een API-aanroep doet, het systeem alleen gevalideerde payloads accepteert.
- Monitor tokengebruik en stel waarborgen in (harde tokenlimieten per call) om ontsporende kosten te voorkomen.
- Meet succespercentages (bijv. testslagingspercentage voor gegenereerde code) in plaats van uitsluitend te vertrouwen op subjectieve kwaliteitsmetrieken.
Conclusie
MiniMax M2.5 betekent een pragmatische stap vooruit in de niche “agent + coderen” van grote modellen: het combineert sterke codeerbenchmarks, expliciete ondersteuning voor afgewisseld toolgebruik en operationele verbeteringen die zijn gericht op het verminderen van token- en tijdkosten in echte workflows. Voor teams die zich richten op automatisering van ontwikkelaarsproductiviteit, codegeneratie en orkestratie met meerdere tools is M2.5 het testen waard — vooral waar kostenefficiëntie prioriteit heeft. Voor teams die in elke nichebenchmark absoluut de nieuwste grens willen, ongeacht de kosten, kunnen premiumaanbiedingen nog steeds incrementele voordelen laten zien; maar de kosten/prestatie-afwegingen maken M2.5 overtuigend voor productie-implementatie in veel praktijkscenario’s.
Ontwikkelaars kunnen MInimax-M2.5 nu via CometAPI gebruiken. Om te beginnen: verken de mogelijkheden van het model in de Playground en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat je bent ingelogd bij CometAPI en een API-sleutel hebt verkregen voordat je toegang krijgt. CometAPI biedt een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om je te helpen integreren.
Klaar om te beginnen?→ Meld je vandaag nog aan voor glm-5!
Als je meer tips, gidsen en nieuws over AI wilt, volg ons dan op VK, X en Discord!