Specyfikacja techniczna MiniMax‑M2.5
| Pole | Deklaracja / wartość |
|---|---|
| Nazwa modelu | MiniMax-M2.5 (wydanie produkcyjne, 12 lutego 2026 r.). |
| Architektura | Mixture‑of‑Experts (MoE) Transformer (rodzina M2). |
| Łączna liczba parametrów | ~230 miliardów (łączna pojemność MoE). |
| Aktywne parametry (na inferencję) | ~10 miliardów aktywowanych na inferencję (rzadka aktywacja). |
| Typy wejściowe | Tekst i kod (natywna obsługa wieloplikowych kontekstów kodu), wywoływanie narzędzi / interfejsy narzędzi API (przepływy agentowe). |
| Typy wyjściowe | Tekst, rezultaty ustrukturyzowane (JSON/wywołania narzędzi), kod (wieloplikowy), artefakty Office (PPT/Excel/Word poprzez łańcuchy narzędzi). |
| Warianty / tryby | M2.5 (wysoka dokładność/zdolności) oraz M2.5‑Lightning (ta sama jakość, niższe opóźnienie / wyższy TPS). |
Czym jest MiniMax‑M2.5?
MiniMax‑M2.5 to flagowa aktualizacja rodziny M2.x skoncentrowana na realnej produktywności i przepływach pracy opartych na agentach. Wydanie kładzie nacisk na ulepszoną dekompozycję zadań, integrację z narzędziami/wyszukiwaniem, wierność generowania kodu oraz efektywność tokenową dla rozszerzonych, wieloetapowych problemów. Model jest dostępny w wariancie standardowym oraz niższolatencyjnym „lightning”, przeznaczonych do różnych kompromisów wdrożeniowych.
Najważniejsze cechy MiniMax‑M2.5
- Projekt ukierunkowany na agentów: Ulepszone planowanie i orkiestracja narzędzi dla wieloetapowych zadań (wyszukiwanie, wywołania narzędzi, harnessy wykonywania kodu).
- Efektywność tokenowa: Zgłaszane zmniejszenie zużycia tokenów na zadanie względem M2.1, co umożliwia niższe koszty end‑to‑end dla długich przepływów pracy.
- Szybsze zakończenie end‑to‑end: Benchmarki dostawcy wskazują średnie czasy realizacji zadań ~37% krótsze niż M2.1 w ocenach agentowego kodowania.
- Silne rozumienie kodu: Dostrojony na wielojęzycznych korpusach kodu dla solidnych refaktoryzacji międzyjęzykowych, edycji wieloplikowych i rozumowania na poziomie repozytorium.
- Wysoka przepustowość obsługi: Ukierunkowany na wdrożenia produkcyjne z wysokimi profilami tokenów na sekundę; odpowiedni do ciągłych obciążeń agentowych.
- Warianty pod kątem kompromisów opóźnienie vs moc: M2.5‑lightning oferuje niższe opóźnienia przy niższych wymaganiach obliczeniowych i śladzie zasobowym dla scenariuszy interaktywnych.
Wydajność w benchmarkach (zgłaszana)
Najważniejsze informacje raportowane przez dostawcę — reprezentatywne metryki (wydanie):
- SWE‑Bench Verified: 80.2% (zgłaszany odsetek zaliczeń na zestawach benchmarkowych dostawcy)
- BrowseComp (wyszukiwanie i użycie narzędzi): 76.3%
- Multi‑SWE‑Bench (kodowanie wielojęzyczne): 51.3%
- Względna szybkość / efektywność: ~37% szybsze zakończenie end‑to‑end vs M2.1 na SWE‑Bench Verified w testach dostawcy; ~20% mniej rund wyszukiwań/wywołań narzędzi w niektórych ewaluacjach.
Interpretacja: Te liczby plasują M2.5 na poziomie lub blisko czołowych branżowych modeli agentowych/kodowych na cytowanych benchmarkach. Benchmarki są raportowane przez dostawcę i odtwarzane przez kilka źródeł ekosystemu — należy je traktować jako zmierzone w środowisku/konfiguracji dostawcy, o ile nie zostaną niezależnie odtworzone.
MiniMax‑M2.5 vs konkurenci (zwięzłe porównanie)
| Wymiar | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Przykład konkurenta (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | ~71–76% (zależy od zestawu testowego) | Porównywalny (Opus raportował wyniki z czołówki) |
| Szybkość zadań agentowych | 37% szybciej vs M2.1 (testy dostawcy) | Bazowy poziom | Podobna szybkość na określonych zestawach testowych |
| Efektywność tokenowa | Ulepszona vs M2.1 (~mniej tokenów na zadanie) | Wyższe zużycie tokenów | Konkurencyjna |
| Najlepsze zastosowanie | Produkcyjne przepływy agentowe, potoki kodowania | Wcześniejsza generacja tej samej rodziny | Silny w rozumowaniu multimodalnym i zadaniach z naciskiem na bezpieczeństwo |
Uwaga dostawcy: porównania pochodzą z materiałów wydawniczych i raportów benchmarkowych dostawców. Niewielkie różnice mogą zależeć od harnessu, łańcucha narzędzi i protokołu ewaluacji.
Reprezentatywne zastosowania korporacyjne
- Refaktoryzacje w skali repozytorium i potoki migracyjne — zachowanie intencji w edycjach wieloplikowych i zautomatyzowanych poprawkach PR.
- Agentowa orkiestracja dla DevOps — orkiestracja uruchomień testów, kroków CI, instalacji pakietów i diagnostyki środowiska z integracjami narzędzi.
- Automatyczny przegląd kodu i remediacja — priorytetyzacja podatności, proponowanie minimalnych poprawek i przygotowanie odtwarzalnych przypadków testowych.
- Pobieranie informacji sterowane wyszukiwaniem — wykorzystanie kompetencji wyszukiwania na poziomie BrowseComp do wielorundowej eksploracji i podsumowywania technicznych baz wiedzy.
- Produkcyjni agenci i asystenci — agenci ciągłego działania wymagający efektywnego kosztowo, stabilnego, długotrwałego wnioskowania.
Jak uzyskać dostęp i zintegrować MiniMax‑M2.5
Krok 1: Uzyskaj klucz API
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API interfejsu uprawniający do dostępu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i wyślij.
Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API minimax-m2.5
Wybierz punkt końcowy „minimax-m2.5”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę i treść żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona oferuje również test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> rzeczywistym kluczem CometAPI ze swojego konta. Gdzie wywołać: format Chat.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.