MiniMax M2.5: benchmarki programistyczne, cennik i przewodnik użytkowania

Wszechstronnie zmodernizowany, ogólnego przeznaczenia model o nazwie MiniMax M2.5, ogłoszony przez MiniMax i pozycjonowany jako model zbudowany specjalnie do agentowych przepływów pracy, generowania kodu i „produktywności w realnych zastosowaniach”. Firma opisuje M2.5 jako rezultat szeroko zakrojonego treningu z wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianie w setkach tysięcy złożonych środowisk, co przynosi znaczące korzyści w benchmarkach kodowania, użyciu narzędzi i rozumowaniu z długim kontekstem, jednocześnie przesuwając do przodu efektywność inferencji i opłacalność.

Możesz już zobaczyć MiniMax M2.5 w CometAPI. Jego cena to 20% oficjalnej ceny w CometAPI.

Czym jest MiniMax M2.5 i dlaczego ma to znaczenie?

MiniMax M2.5 to najnowsze duże wydanie od MiniMax, rodzina modeli pozycjonowana wokół przepustowości, agentowych przepływów pracy i — przede wszystkim — produktywności w kodowaniu. Ogłoszony w połowie lutego 2026 r., M2.5 rozszerza wcześniejszą serię M o większe okno kontekstu, ściślejsze prymitywy integracji narzędzi oraz nacisk szkoleniowy na „natywne dla AI przestrzenie robocze”, w których model aktywnie orkiestruje wyszukiwania w przeglądarce, wywołania API i kroki wykonywania kodu, zamiast jedynie zwracać tekst. Przekaz premierowy przedstawia M2.5 nie tyle jako samą aktualizację konwersacyjną, ile ruch na poziomie platformy: ma przyspieszać produktywność deweloperów, automatyzować powtarzalne zadania inżynierskie i służyć jako silnik produktów sterowanych agentami.

Dlaczego ma to znaczenie dziś — z dwóch powodów. Po pierwsze, model osiąga zestaw praktycznych benchmarków i celów przepustowości, które czynią go atrakcyjnym dla systemów produkcyjnych (nie tylko demonstracji badawczych). Po drugie, wydanie sygnalizuje, jak dostawcy priorytetyzują zintegrowane użycie narzędzi i efektywność tokenów: M2.5 jest wyraźnie dostrojony do redukcji liczby rund wywołań narzędzi i zbędnego zużycia tokenów podczas zadań wieloetapowych, co przekłada się bezpośrednio na niższy koszt i opóźnienie w realnych wdrożeniach.

Jak MiniMax M2.5 wypada w benchmarkach kodowania?

Przegląd wydajności w kodowaniu

MiniMax M2.5 szybko przyciągnął uwagę dzięki wydajności w standardowych benchmarkach kodowania używanych w branży AI do oceny praktycznego generowania kodu i rozumowania:

Dane z benchmarków sugerują, że biegłość M2.5 w kodowaniu dorównuje wysoko notowanym modelom własnościowym takim jak Claude Opus 4.6 od Anthropic i GPT-5.2 od OpenAI, plasując M2.5 wśród czołowych kandydatów do produkcyjnych zadań inżynierii oprogramowania. Wynik powyżej 80% w tym benchmarku sygnalizuje, że M2.5 jest zdolny do praktycznej pomocy inżynierskiej, a nie tylko teoretycznego generowania kodu. To czyni go szczególnie wartościowym dla firmowych przepływów pracy, gdzie priorytetem są poprawność, niezawodność i łatwość utrzymania.

Te liczby pokazują, że M2.5 działa na wiodącym w branży poziomie bez ekstremalnego obciążenia cenowego typowego dla wielu zamkniętych systemów własnościowych — punkt ten bezpośrednio kwestionuje ostatnie przekonania w branży, że wysoka wydajność musi wiązać się z wysokim kosztem.

Jak M2.5 zachowuje się w rzeczywistych przepływach pracy inżynierskiej?

Poza surowymi wynikami, warte uwagi jest to, jak M2.5 został zaprojektowany pod kątem agentowych potoków. Model obejmuje prymitywy do naprzemiennego rozumowania (wewnętrzna deliberacja między wywołaniami narzędzi), silniejsze wieloturnowe rozumowanie nad kodem oraz strategię zarządzania kontekstem dla długich baz kodu. We wczesnych testach recenzenci raportowali, że M2.5 generował dużą część kodu gotowego do commitu dla pewnych klas zadań i wymagał mniej poprawek od ludzi niż wcześniejsze wersje MiniMax. Ta kombinacja — silniejsza poprawność w pierwszym podejściu i mniej iteracji tam–z powrotem — sprawia, że M2.5 jest atrakcyjny do ról asystentów kodu i automatyzacji CI.

Wyszukiwanie i wywoływanie narzędzi w MiniMax M2.5

Choć wydajność w kodowaniu jest często centralną metryką dla LLM-ów skierowanych do deweloperów, M2.5 jest zaprojektowany dla szerszej produktywności:

Te metryki podkreślają, że możliwości M2.5 rozciągają się na gęste, wieloetapowe rozumowanie, skuteczne wyszukiwanie w zapisanym kontekście oraz interakcje narzędziowe o długim horyzoncie — kluczowe kompetencje dla solidnych multimodalnych asystentów AI i agentów.

Czy potrafi skutecznie wyszukiwać i używać narzędzi?

Jednym z głównych usprawnień w M2.5 jest integracja narzędzi. Wewnętrna zdolność „naprzemiennego rozumowania” pozwala mu zastanowić się przed i po każdym wywołaniu narzędzia, zdecydować, czy potrzebne jest kolejne wyszukiwanie lub inne narzędzie, i zsyntetyzować odmienne wyniki narzędzi w spójny następny krok. W praktyce redukuje to liczbę rund wywołań narzędzi wymaganych do rozwiązania zadania wieloetapowego (search → fetch → analyze → act). Dokumentacja platformy i testy praktyczne raportują około 20% mniej rund wywołań narzędzi oraz znaczący wzrost „dojrzałości decyzyjnej”, co oznacza, że model wykonuje mniej redundantnych lub przedwczesnych wywołań narzędzi.

Benchmarki skupiające się na przeglądaniu i przepływach pracy z narzędziami (BrowseComp, BFCL) plasują M2.5 w ścisłej czołówce zadań agentowych. Zgłaszano wyniki BrowseComp w połowie lat 70., a testy wywołań narzędzi w stylu BFCL pokazują wysoką precyzję w orkiestracji narzędzi wieloetapowych. Te rezultaty mają znaczenie dla każdego produktu, który oczekuje od modelu syntezy danych z sieci w czasie rzeczywistym, wywoływania domenowych API lub aktywnej manipulacji plikami i kodem w imieniu użytkownika.

Co to oznacza dla integracji?

Dla inżynierów budujących asystentów, boty czy potoki automatyzacji wniosek jest taki, że M2.5 nie jest po prostu „lepszy w wyszukiwaniach” — jest lepszy w podejmowaniu decyzji o wyszukiwaniach. To oznacza mniej rund, mniej marnowania tokenów i prostszy kod orkiestracji w wielu przypadkach.

Jakie są cechy efektywności i szybkości MiniMax M2.5?

Jednym z głównych atrybutów M2.5 jest szybkość i efektywność inferencji — krytyczne w realnym użyciu, gdzie przepustowość wpływa zarówno na koszt, jak i opóźnienie.

Metryki efektywności

Wariant Lightning dorównuje przepustowości modeli takich jak Claude Opus 4.6 — lecz co istotne, za ułamek kosztu. Pozwala to M2.5 obsługiwać ciągłe agentowe przepływy pracy bez zaporowych wydatków tokenowych w długich sesjach lub przy wysokich wolumenach operacyjnych.

Implikacje inżynierskie

• Wyższa przepustowość bezpośrednio przekłada się na szybszą interakcję w pętlach deweloperskich i zautomatyzowanych przepływach pracy.
• Lepsza efektywność tokenów zmniejsza całkowity koszt w zadaniach długiej formy, wieloetapowych, takich jak generowanie dokumentacji, debugowanie i integracja między systemami.
• W połączeniu z wysokimi wynikami rozumowania M2.5 ta efektywność oznacza lepsze rezultaty przy niższym łącznym czasie działania w porównaniu z konkurencyjnymi modelami czołowymi.

Ile kosztuje MiniMax M2.5? — Rozbicie cen

Jednym z najbardziej wywrotowych aspektów M2.5 jest jego wycena — pozycjonowana jako ekonomiczna alternatywa dla własnościowych LLM-ów. Jakie opcje cenowe oferuje MiniMax?

MiniMax oferuje kilka opcji konsumpcji i subskrypcji skierowanych do deweloperów i firm. Materiały publiczne firmy przedstawiają dwa modele rozliczeń dla modeli tekstowych w produkcji: subskrypcję Coding Plan (dla deweloperów, którzy prowadzą stałą liczbę zapytań związanych z kodem) oraz Pay-As-You-Go dla elastycznego, mierzonego użycia. Coding Plan jest wyraźnie zaprojektowany jako niedroga miesięczna opcja dla zespołów deweloperskich, podczas gdy tryb pay-as-you-go nalicza opłaty za token lub według wybranego profilu przepustowości.

Jak działa Coding Plan?

Coding Plan jest przedstawiany jako miesięczna subskrypcja, która łączy stałą liczbę „promptów” lub sesji w odcinkach czasu (przykłady w dokumentacji obejmują progi jak starter/plus/max z różnymi limitami promptów co 5 godzin). Podany powód to oferowanie przewidywalnej, przyjaznej kosztowo struktury dla zespołów, które polegają na wielu krótkich, częstych sesjach asysty przy kodowaniu, zamiast wysokowolumenowych pojedynczych żądań.

Struktura cen za tokeny

Te stawki cen za tokeny efektywnie demokratyzują ekonomię agentów AI, umożliwiając modelom pracę w trybie ciągłym w skali przedsiębiorstw bez barier kosztowych spotykanych przy wielu systemach własnościowych, które wyceniają tokeny wyjściowe 10×–30× wyżej.

Godzinowy koszt operacyjny

Korzystając z wariantu Lightning (100 TPS), stabilne, ciągłe generowanie daje około:

• 360,000 tokenów wygenerowanych na godzinę
• Koszt wyjścia = 360,000/1M × $2.40 ≈ $0.86
• Koszt wejścia dodaje ułamek więcej, łącznie około $1/godzinę całkowitego, ciągłego kosztu wyjścia

To jest rzędy wielkości tańsze niż typowe modele czołowe, czyniąc nieprzerwane operacje agentowe ekonomicznie wykonalnymi dla firm.

Szukasz tańszego sposobu korzystania z M2.5

Korzystaj ze zniżki na Minimax-M2.5 przy użyciu CometAPI:

Jak zacząć pracę z MiniMax M2.5

Gdzie deweloperzy mogą uzyskać dostęp do modelu?

MiniMax publikuje dokumentację i przewodniki platformowe dotyczące integracji M2.5 za pomocą swojego API (dokumenty platformy obejmują przewodniki dla tekstu, kodowania i przepływów opartych na narzędziach). Model znajduje się również w niektórych bibliotekach i rejestrach modeli firm trzecich (na przykład kilka bibliotek platformowych udostępniło warianty M2.5 do użytku w chmurze i do eksperymentów lokalnych). Oznacza to, że deweloperzy mogą wywoływać M2.5 przez oficjalne punkty końcowe API MiniMax lub korzystać ze wspieranego narzędziownictwa firm trzecich tam, gdzie jest dostępne.

Typowe wzorce integracji

1. Asystent IDE/edytora — podłącz M2.5 do wtyczki IDE, aby zapewnić podpowiedzi, wyjaśnienia i generowanie przypadków testowych. Używaj subskrypcji ‘Coding Plan’, jeśli spodziewasz się wielu krótkich sesji deweloperskich.
2. Orkiestracja agentów — osadź M2.5 jako mózg decyzyjny w systemie orkiestracji z wieloma narzędziami; polegaj na jego silnym zachowaniu w zakresie wywołań narzędzi, by zarządzać działaniami zewnętrznymi (API, zapytania do baz danych, test runnery). Zapewnij jawne kontrakty schematów dla ładunków API, by zminimalizować halucynacje.
3. Wyszukiwanie + wzbogacanie o kontekst (retrieval) — połącz niewielką warstwę wyszukiwania (magazyn wektorowy + reranker), aby ograniczyć użycie tokenów kontekstowych przy zachowaniu trafności w zapytaniach do długich dokumentów. Silna wydajność M2.5 w benchmarkach wyszukiwania czyni go naturalnym wyborem do generowania wzbogaconego kontekstem.
4. Wsadowa transformacja kodu — wykorzystaj model do masowych refaktoryzacji lub automatycznego generowania testów, uruchamiając zadania wsadowe, gdzie koszt na godzinę i ustawienia przepustowości są szczególnie ważne dla ekonomii modelu.

Praktyczne wskazówki, aby uzyskać lepsze rezultaty

• Używaj przykładów few-shot odzwierciedlających przepływ deweloperski (wejście, pożądany kształt wyjścia, przypadki porażki), aby poprawić poprawność przy kodowaniu lub wywoływaniu narzędzi.
• Zabezpieczaj interfejsy narzędzi walidacją schematów, tak by system akceptował tylko zwalidowane ładunki, gdy M2.5 wydaje wywołanie API.
• Monitoruj użycie tokenów i ustawiaj zabezpieczenia (twarde limity tokenów na wywołanie), aby uniknąć niekontrolowanych kosztów.
• Mierz wskaźniki sukcesu (np. odsetek testów przechodzących dla generowanego kodu), zamiast polegać wyłącznie na subiektywnych ocenach jakości.

Wnioski

MiniMax M2.5 stanowi pragmatyczny krok naprzód w niszy „agent + kodowanie” dużych modeli: łączy silne benchmarki kodowania, wyraźne wsparcie dla naprzemiennego użycia narzędzi oraz usprawnienia operacyjne mające na celu redukcję kosztów tokenów i czasu w realnych przepływach pracy. Dla zespołów skupionych na automatyzacji produktywności deweloperów, generowaniu kodu i orkiestracji wielu narzędzi, M2.5 warto przetestować — zwłaszcza tam, gdzie priorytetem jest opłacalność. Dla zespołów wymagających absolutnego topu w każdym niszowym benchmarku bez względu na koszt, oferty premium mogą nadal oferować inkrementalne przewagi; jednak kompromisy koszt/wydajność czynią M2.5 atrakcyjnym do wdrożeń produkcyjnych w wielu realnych scenariuszach.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do MInimax-M2.5 przez CometAPI już teraz. Aby rozpocząć, poznaj możliwości modelu w Playground i zapoznaj się z API guide w celu uzyskania szczegółowych instrukcji. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby pomóc Ci w integracji.

Gotowy do działania?→ Zarejestruj się do glm-5 już dziś !

Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, przewodników i nowości o AI, śledź nas na VK, X i Discord!