Specyfikacja techniczna MiniMax‑M2.5
| Pole | Deklaracja / wartość |
|---|---|
| Model name | MiniMax-M2.5 (wydanie produkcyjne, 12 lutego 2026 r.). |
| Architecture | Transformer Mixture‑of‑Experts (MoE) (rodzina M2). |
| Total parameters | ~230 miliardów (całkowita pojemność MoE). |
| Active (per-inference) parameters | ~10 miliardów aktywowanych na inferencję (rzadka aktywacja). |
| Input types | Tekst i kod (natywne wsparcie dla kontekstów kodu obejmujących wiele plików), wywoływanie narzędzi / interfejsy API narzędzi (przepływy agentowe). |
| Output types | Tekst, wyjścia strukturyzowane (JSON/wywołania narzędzi), kod (wieloplikowy), artefakty Office (PPT/Excel/Word za pośrednictwem łańcuchów narzędzi). |
| Variants / modes | 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 produktywności w realnych zastosowaniach i przepływach agentowych. Wydanie kładzie nacisk na ulepszoną dekompozycję zadań, integrację z narzędziami/wyszukiwaniem, wierność generowania kodu oraz efektywność tokenową dla wydłużonych, wieloetapowych problemów. Model jest oferowany w wariancie standardowym oraz w wariancie o niższych opóźnieniach „lightning”, przeznaczonych do różnych kompromisów wdrożeniowych.
Główne cechy MiniMax‑M2.5
- Projekt ukierunkowany na agentowość: ulepszone planowanie i orkiestracja narzędzi dla wieloetapowych zadań (wyszukiwanie, wywołania narzędzi, mechanizmy uruchamiania kodu).
- Efektywność użycia tokenów: zgłaszane zmniejszenie zużycia tokenów na zadanie względem M2.1, co umożliwia niższe koszty end‑to‑end w długich przepływach.
- Szybsza realizacja end‑to‑end: według benchmarków dostawcy średnie czasy ukończenia zadań są ~37% szybsze niż w M2.1 na agentowych ewaluacjach kodowania.
- Mocne rozumienie kodu: dostrojony na wielojęzycznych korpusach kodu do solidnych refaktoryzacji międzyjęzykowych, edycji wieloplikowych i wnioskowania w skali repozytorium.
- Obsługa o wysokiej przepustowości: ukierunkowany na wdrożenia produkcyjne z wysokim profilem tokenów/s; odpowiedni do ciągłych obciążeń agentowych.
- Warianty dla kompromisów między opóźnieniem a mocą: M2.5‑lightning oferuje niższe opóźnienie przy mniejszym zużyciu obliczeń i zasobów w scenariuszach interaktywnych.
Wydajność w benchmarkach (zgłoszona)
Najważniejsze punkty zgłoszone 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 (programowanie wielojęzyczne): 51.3%
- Względna szybkość/efektywność: ~37% szybsze ukończenie end‑to‑end vs M2.1 na SWE‑Bench Verified w testach dostawcy; ~20% mniej rund wyszukiwania/narzędzi w niektórych ewaluacjach.
Interpretacja: Te liczby lokują M2.5 na poziomie parytetu z wiodącymi w branży modelami agentowymi/kodowymi lub blisko nich na przywołanych benchmarkach. Benchmarki są zgłaszane przez dostawcę i odtworzone przez kilka podmiotów ekosystemu — traktuj je jako zmierzone w ramach środowiska/konfiguracji dostawcy, o ile nie zostały niezależnie odtworzone.
MiniMax‑M2.5 a konkurenci (zwięzłe porównanie)
| Wymiar | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Przykład konkurenta (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | ~71–76% (zależnie od zestawu) | Porównywalne (Opus raportował wyniki bliskie czołówce) |
| Szybkość zadań agentowych | 37% szybciej vs M2.1 (testy dostawcy) | Poziom bazowy | Podobna szybkość na określonych zestawach |
| Efektywność tokenowa | Lepsza vs M2.1 (~mniej tokenów na zadanie) | Wyższe zużycie tokenów | Konkurencyjna |
| Najlepsze zastosowania | Produkcyjne przepływy agentowe, potoki kodu | Wcześniejsza generacja tej samej rodziny | Silny w rozumowaniu multimodalnym i zadaniach z naciskiem na bezpieczeństwo |
Uwaga dostawcy: porównania pochodzą z materiałów wydawniczych i raportów z benchmarków dostawców. Niewielkie różnice mogą być wrażliwe na zestaw testowy, łańcuch narzędzi i protokół ewaluacji.
Reprezentatywne zastosowania w przedsiębiorstwach
- Refaktoryzacje w skali repozytorium i potoki migracji — zachowanie intencji w edycjach obejmujących wiele plików i zautomatyzowanych patchach PR.
- Agentowa orkiestracja dla DevOps — orkiestracja uruchomień testów, kroków CI, instalacji pakietów i diagnostyki środowiska z integracjami narzędzi.
- Zautomatyzowane code review i remediacja — priorytetyzacja podatności, propozycje minimalnych poprawek oraz przygotowanie powtarzalnych przypadków testowych.
- Wyszukiwanie informacji sterowane zapytaniami — wykorzystanie kompetencji wyszukiwawczych na poziomie BrowseComp do wielorundowej eksploracji i podsumowań technicznych baz wiedzy.
- Agenci i asystenci produkcyjni — agenci ciągłej pracy wymagający efektywnej kosztowo, stabilnej, długotrwałej inferencji.
Jak uzyskać dostęp i zintegrować MiniMax‑M2.5
Krok 1: Zarejestruj się po klucz API
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API uprawniający do dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wyślij żądania do API minimax-m2.5
Wybierz endpoint „minimax-m2.5”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę żądania i ciało żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody udostępniamy też test w Apifox. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Gdzie wywoływać: format Chat.
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — to właśnie na to odpowie model. 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.