Tekniske spesifikasjoner for MiniMax‑M2.5
| Felt | Påstand / verdi |
|---|---|
| Modellnavn | MiniMax-M2.5 (produksjonslansering, 12. feb. 2026). |
| Arkitektur | Mixture-of-Experts (MoE) Transformer (M2‑familien). |
| Totalt antall parametere | ~230 milliarder (total MoE‑kapasitet). |
| Aktive (per inferens) parametere | ~10 milliarder aktivert per inferens (sparsom aktivering). |
| Inndatatyper | Tekst og kode (innebygd støtte for kodekontekster med flere filer), verktøykall / API‑verktøygrensesnitt (agentbaserte arbeidsflyter). |
| Utdatatyper | Tekst, strukturerte utdata (JSON/verktøykall), kode (flere filer), Office‑artefakter (PPT/Excel/Word via verktøykjeder). |
| Varianter / modi | M2.5 (høy nøyaktighet/kapabilitet) og M2.5-Lightning (samme kvalitet, lavere latens / høyere TPS). |
Hva er MiniMax‑M2.5?
MiniMax‑M2.5 er flaggskipsoppdateringen i M2.x‑familien med fokus på virkelig produktivitet og agentbaserte arbeidsflyter. Lanseringen vektlegger forbedret oppgavedekomponering, integrasjon med verktøy/søk, trofasthet i kodegenerering og tokeneffektivitet for utvidede, flertrinns problemer. Modellen tilbys i en standardvariant og en “lightning”‑variant med lavere latens, tilpasset ulike driftsmessige avveininger.
Hovedfunksjoner i MiniMax‑M2.5
- Agent‑først‑design: Forbedret planlegging og verktøyorkestrering for flerstegsoppgaver (søk, verktøykall, rammeverk for kodekjøring).
- Token‑effektivitet: Rapporterte reduksjoner i tokenforbruk per oppgave sammenlignet med M2.1, som muliggjør lavere ende‑til‑ende‑kostnader for lange arbeidsflyter.
- Raskere ende‑til‑ende‑fullføring: Leverandørens benchmarking viser i snitt ~37% raskere oppgavefullføring enn M2.1 på agentbaserte kodeevalueringer.
- Sterk kodeforståelse: Tunet på flerspråklige kodekorpora for robust tverrspråklig refaktorering, flerfilredigeringer og resonnering i repo‑skala.
- Høy gjennomstrømming i produksjon: Rettet mot produksjonsdistribusjoner med høye token/sek‑profiler; egnet for kontinuerlige agent‑arbeidslaster.
- Varianter for avveining mellom latens og kraft: M2.5‑lightning tilbyr lavere latens med lavere beregning og fotavtrykk for interaktive scenarier.
Benchmark‑ytelse (rapportert)
Høydepunkter rapportert av leverandør — representative metrikker (utgivelse):
- SWE‑Bench Verified: 80.2% (rapportert bestått‑rate på leverandørens benchmark‑rammer)
- BrowseComp (søk og verktøybruk): 76.3%
- Multi‑SWE‑Bench (flerspråklig koding): 51.3%
- Relativ hastighet / effektivitet: ~37% raskere ende‑til‑ende‑fullføring vs M2.1 på SWE‑Bench Verified i leverandørtester; ~20% færre søke-/verktøyrunder i noen evalueringer.
Tolkning: Disse tallene plasserer M2.5 på nivå med eller nær bransjeledende agent-/kodemodeller på de siterte benchmarkene. Benchmarkene er rapportert av leverandøren og gjengitt av flere aktører i økosystemet — betrakt dem som målt under leverandørens rammeverk/konfigurasjon med mindre de er reprodusert uavhengig.
MiniMax‑M2.5 vs jevnbyrdige (kort sammenligning)
| Dimensjon | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Eksempel på konkurrent (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | ~71–76% (varierer etter ramme) | Sammenlignbar (Opus rapportert nær toppresultater) |
| Hastighet på agentoppgaver | 37% raskere vs. M2.1 (leverandørtester) | Basislinje | Tilsvarende hastighet på spesifikke rammer |
| Token‑effektivitet | Forbedret vs. M2.1 (~lavere tokens per oppgave) | Høyere tokenbruk | Konkurransedyktig |
| Best egnet til | Produksjonsmessige agent‑arbeidsflyter, kodepipeliner | Tidligere generasjon i samme familie | Sterk på multimodal resonnering og sikkerhetstilpassede oppgaver |
Leverandørmerknad: sammenligningene stammer fra lanseringsmateriale og leverandørrapporter for benchmark. Små forskjeller kan være følsomme for rammeverk, verktøykjede og evalueringsprotokoll.
Representative bruksområder for virksomheter
- Refaktorering i repo‑skala og migreringspipeliner — bevar intensjonen på tvers av flerfilredigeringer og automatiske PR‑patcher.
- Agentisk orkestrering for DevOps — orkestrer testrunder, CI‑steg, pakkeinstallasjoner og miljødiagnostikk med verktøyintegrasjoner.
- Automatisert kodegjennomgang og utbedring — prioriter sårbarheter, foreslå minimale rettinger og forbered reproducerbare testtilfeller.
- Søk‑drevet informasjonsinnhenting — utnytt BrowseComp‑nivå søkekompetanse til å gjennomføre utforskning og oppsummering av tekniske kunnskapsbaser i flere runder.
- Produksjonsagenter og assistenter — kontinuerlige agenter som krever kostnadseffektiv, stabil langtidsinferens.
Slik får du tilgang til og integrerer MiniMax‑M2.5
Trinn 1: Registrer deg for API‑nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI console. Hent API‑nøkkelen (tilgangslegitimasjon) for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API‑token i personssenteret, hent token‑nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til minimax-m2.5‑API
Velg “minimax-m2.5”‑endepunktet for å sende API‑forespørselen og sett forespørselskroppen. Forespørselsmetode og forespørselskropp er tilgjengelig i API‑dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox‑test for enkelhets skyld. Bytt ut <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI‑nøkkel fra kontoen din. Hvor du kaller det: Chat‑format.
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content‑feltet — dette er det modellen svarer på. Behandle API‑svaret for å hente den genererte responsen.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API‑svaret for å hente den genererte responsen. Etter behandling svarer API‑et med oppgavestatus og utdata.