Home/Models/MiniMax/MiniMax M2.5
M

MiniMax M2.5

Wejście:$0.24/M
Wyjście:$0.96/M
MiniMax-M2.5 to duży model językowy klasy SOTA, zaprojektowany z myślą o produktywności w rzeczywistych warunkach. Wytrenowany w szerokiej gamie złożonych, rzeczywistych, cyfrowych środowisk pracy, M2.5 bazuje na ekspertyzie programistycznej M2.1, rozszerzając ją na typowe prace biurowe, osiągając biegłość w tworzeniu i obsłudze plików Word, Excel i Powerpoint, przełączaniu kontekstu między zróżnicowanymi środowiskami oprogramowania oraz pracy w różnych zespołach agentów i ludzi.
Nowy
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API

Specyfikacje techniczne MiniMax‑M2.5

PoleDeklaracja / wartość
Nazwa modeluMiniMax-M2.5 (wydanie produkcyjne, 12 lutego 2026 r.).
ArchitekturaTransformer typu Mixture-of-Experts (MoE) (rodzina M2).
Łączna liczba parametrów~230 miliardów (łączna pojemność MoE).
Aktywne parametry (na inferencję)~10 miliardów aktywowanych na inferencję (rzadka aktywacja).
Typy wejściaTekst i kod (natywne wsparcie dla kontekstów kodu wieloplikowego), wywołania narzędzi / interfejsy narzędzi API (przepływy agentowe).
Typy wyjściaTekst, wyjścia ustrukturyzowane (JSON/wywołania narzędzi), kod (wieloplikowy), artefakty Office (PPT/Excel/Word przez łańcuchy narzędzi).
Warianty / trybyM2.5 (wysoka dokładność/możliwości) 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 rzeczywistej produktywności i przepływach agentowych. Wydanie kładzie nacisk na ulepszony podział zadań, integrację narzędzi/wyszukiwania, wierność generowania kodu oraz efektywność tokenów w przypadku długich, wieloetapowych problemów. Model jest oferowany w wariancie standardowym oraz o niższym opóźnieniu „lightning”, przeznaczonym do różnych kompromisów wdrożeniowych.


Główne cechy MiniMax‑M2.5

  1. Projektowanie agentic-first: Ulepszone planowanie i orkiestracja narzędzi dla zadań wieloetapowych (wyszukiwanie, wywołania narzędzi, środowiska wykonawcze kodu).
  2. Efektywność tokenów: Zgłaszane zmniejszenie zużycia tokenów na zadanie w porównaniu z M2.1, co umożliwia niższe koszty end-to-end dla długich przepływów pracy.
  3. Szybsze ukończenie end-to-end: Benchmarki dostawcy raportują średnie czasy realizacji zadań o ~37% szybsze niż w M2.1 w ocenach agentowego kodowania.
  4. Silne rozumienie kodu: Dostrojony na wielojęzycznych korpusach kodu pod kątem solidnych refaktoryzacji międzyjęzykowych, edycji wieloplikowych i rozumowania na poziomie repozytorium.
  5. Wysokoprzepustowe udostępnianie: Ukierunkowany na wdrożenia produkcyjne o wysokich profilach tokenów/s; odpowiedni do ciągłych obciążeń agentowych.
  6. Warianty dla kompromisu opóźnienie vs. moc: M2.5‑lightning oferuje niższe opóźnienie przy mniejszych wymaganiach obliczeniowych i mniejszym śladzie dla scenariuszy interaktywnych.

Wydajność w benchmarkach (raportowana)

Najważniejsze wyniki raportowane przez dostawcę — reprezentatywne metryki (wydanie):

  • SWE‑Bench Verified: 80.2% (raportowany wskaźnik zaliczenia w środowiskach benchmarkowych dostawcy)
  • BrowseComp (wyszukiwanie i użycie narzędzi): 76.3%
  • Multi‑SWE‑Bench (kodowanie wielojęzyczne): 51.3%
  • Względna szybkość / efektywność: ~37% szybsze ukończenie end-to-end względem M2.1 w SWE‑Bench Verified w testach dostawcy; ~20% mniej rund wyszukiwania/użycia narzędzi w niektórych ocenach.

Interpretacja: Wyniki te lokują M2.5 na poziomie porównywalnym z wiodącymi w branży modelami agentowymi/do kodu lub blisko nich w przytoczonych benchmarkach. Benchmarki są raportowane przez dostawcę i powielane przez kilka źródeł ekosystemowych — należy traktować je jako mierzone w środowisku/konfiguracji dostawcy, chyba że zostaną niezależnie odtworzone.


MiniMax‑M2.5 vs konkurenci (zwięzłe porównanie)

WymiarMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Przykład konkurenta (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80.2%~71–76% (zależy od środowiska)Porównywalne (Opus raportował wyniki bliskie czołówce)
Szybkość zadań agentowych37% szybciej niż M2.1 (testy dostawcy)Poziom bazowyPodobna szybkość w określonych środowiskach
Efektywność tokenówLepsza niż w M2.1 (~mniej tokenów na zadanie)Większe zużycie tokenówKonkurencyjna
Najlepsze zastosowanieProdukcyjne przepływy agentowe, pipeline’y kodowaniaWcześniejsza generacja tej samej rodzinyMocny w rozumowaniu multimodalnym i zadaniach dostrajanych pod bezpieczeństwo

Uwaga dostawcy: porównania pochodzą z materiałów premierowych i raportów benchmarkowych dostawców. Niewielkie różnice mogą być wrażliwe na środowisko testowe, łańcuch narzędzi i protokół oceny.

Reprezentatywne zastosowania korporacyjne

  1. Refaktoryzacje na skalę repozytorium i pipeline’y migracyjne — zachowanie intencji w edycjach wieloplikowych i zautomatyzowanych poprawkach PR.
  2. Orkiestracja agentowa dla DevOps — orkiestracja uruchomień testów, kroków CI, instalacji pakietów i diagnostyki środowiska z integracją narzędzi.
  3. Zautomatyzowany przegląd kodu i remediacja — triaż podatności, proponowanie minimalnych poprawek i przygotowywanie odtwarzalnych przypadków testowych.
  4. Wyszukiwawcze pozyskiwanie informacji — wykorzystanie kompetencji wyszukiwania na poziomie BrowseComp do wielorundowej eksploracji i podsumowywania technicznych baz wiedzy.
  5. Agenci produkcyjni i asystenci — ciągłe agenty wymagające opłacalnej kosztowo, stabilnej inferencji długotrwałej.

Jak uzyskać dostęp do MiniMax‑M2.5 i zintegrować go

Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” w sekcji tokenów API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wysyłaj żądania do API minimax-m2.5

Wybierz endpoint „minimax-m2.5”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie internetowej. Nasza strona internetowa udostępnia również testy Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Gdzie to wywołać: format Chat.

Wstaw swoje pytanie lub żądanie 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.

Najczęściej zadawane pytania

What kind of tasks is MiniMax-M2.5 optimized for?

MiniMax-M2.5 jest zoptymalizowany pod kątem produktywności w rzeczywistych zastosowaniach i przepływów agentowych — w szczególności złożonego kodowania, wieloetapowego planowania, wywoływania narzędzi, wyszukiwania oraz tworzenia systemów wieloplatformowych. Jego trening kładzie nacisk na obsługę pełnych cykli rozwojowych, od planowania architektury po przegląd kodu i testowanie.

How does MiniMax-M2.5 compare to previous versions like M2.1?

W porównaniu z M2.1, M2.5 wykazuje znaczące ulepszenia w dekompozycji zadań, efektywności wykorzystania tokenów i szybkości — na przykład kończąc niektóre benchmarki agentowe około 37% szybciej i zużywając mniej tokenów na zadanie.

What benchmarks does MiniMax-M2.5 achieve on coding and agentic tasks?

M2.5 osiąga około 80.2% na SWE-Bench Verified, około 51.3% na Multi-SWE-Bench oraz około 76.3% na BrowseComp w kontekstach, w których włączone są planowanie zadań i wyszukiwanie — wyniki konkurencyjne wobec flagowych modeli innych dostawców.

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

Tak — M2.5 był trenowany na ponad 10 językach programowania, w tym Python, Java, Rust, Go, TypeScript, C/C++, Ruby i Dart, co umożliwia mu obsługę zróżnicowanych zadań programistycznych w różnych ekosystemach.

Is MiniMax-M2.5 suitable for full-stack and cross-platform development?

Tak — MiniMax pozycjonuje M2.5 do obsługi projektów full-stack obejmujących Web, Android, iOS, Windows i Mac, a także fazy projektowania, implementacji, iteracji i testowania.

What are the main efficiency and cost advantages of MiniMax-M2.5?

M2.5 może pracować przy wysokiej przepustowości tokenów (np. ~100 tokenów/s) z efektywnością kosztową około 10–20× niższą niż w przypadku wielu najnowocześniejszych modeli w przeliczeniu na koszt wyjścia, co umożliwia skalowalne wdrożenia przepływów agentowych.

How do I integrate MiniMax-M2.5 into my application?

MiniMax-M2.5 jest dostępny poprzez punkty końcowe API (np. warianty standardowy i wysokoprzepustowy) po podaniu w żądaniach modelu minimax-m2.5.

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

M2.5 świetnie sprawdza się w zadaniach programistycznych i agentowych; może być mniej wyspecjalizowany w czysto kreatywnym generowaniu narracji w porównaniu z dedykowanymi modelami kreatywnymi, dlatego do pisania opowiadań lub fikcji literackiej inne modele mogą być bardziej odpowiednie.

Funkcje dla MiniMax M2.5

Poznaj kluczowe funkcje MiniMax M2.5, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla MiniMax M2.5

Poznaj konkurencyjne ceny dla MiniMax M2.5, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak MiniMax M2.5 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Wejście:$0.24/M
Wyjście:$0.96/M
Wejście:$0.3/M
Wyjście:$1.2/M
-20%

Przykładowy kod i API dla MiniMax M2.5

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla MiniMax M2.5, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał MiniMax M2.5 w Twoich projektach.
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a one-sentence introduction to MiniMax M2.5."},
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Więcej modeli