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MiniMax M2.5

Entrada:$0.24/M
Saída:$0.96/M
MiniMax-M2.5 é um modelo de linguagem de grande porte de última geração, projetado para a produtividade no mundo real. Treinado em uma ampla gama de ambientes de trabalho digitais complexos do mundo real, o M2.5 baseia-se na expertise em codificação do M2.1 para se expandir ao trabalho de escritório em geral, alcançando fluência na criação e no manuseio de arquivos do Word, Excel e Powerpoint, na alternância de contextos entre diversos ambientes de software e no trabalho conjunto com diferentes agentes e equipes humanas.
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Especificações técnicas do MiniMax‑M2.5

CampoDeclaração / valor
Nome do modeloMiniMax-M2.5 (versão de produção, 12 de fev. de 2026).
ArquiteturaTransformer de Mistura de Especialistas (MoE) (família M2).
Parâmetros totais~230 bilhões (capacidade total do MoE).
Parâmetros ativos (por inferência)~10 bilhões ativados por inferência (ativação esparsa).
Tipos de entradaTexto e código (suporte nativo a contextos de código com múltiplos arquivos), chamadas de ferramentas / interfaces de ferramentas de API (fluxos de trabalho baseados em agentes).
Tipos de saídaTexto, saídas estruturadas (JSON/chamadas de ferramenta), código (múltiplos arquivos), artefatos do Office (PPT/Excel/Word via cadeias de ferramentas).
Variantes / modosM2.5 (alta precisão/capacidade) e M2.5‑Lightning (mesma qualidade, menor latência / TPS mais alto).

O que é o MiniMax‑M2.5?

MiniMax‑M2.5 é a atualização principal da família M2.x, focada em produtividade no mundo real e fluxos de trabalho baseados em agentes. O lançamento enfatiza melhorias na decomposição de tarefas, integração com ferramentas/pesquisa, fidelidade na geração de código e eficiência de tokens para problemas extensos, de múltiplas etapas. O modelo é oferecido nas variantes padrão e “lightning”, de menor latência, voltadas a diferentes compensações de implantação.


Principais recursos do MiniMax‑M2.5

  1. Design orientado a agentes: Planejamento e orquestração de ferramentas aprimorados para tarefas multiestágio (pesquisa, chamadas de ferramentas, estruturas de execução de código).
  2. Eficiência de tokens: Reduções relatadas no consumo de tokens por tarefa em comparação ao M2.1, permitindo custos ponta a ponta menores em fluxos longos.
  3. Conclusão ponta a ponta mais rápida: Relatórios de benchmark do provedor apontam tempos médios de conclusão de tarefas ~37% mais rápidos que o M2.1 em avaliações de codificação com agentes.
  4. Forte compreensão de código: Ajustado em corpora de código multilíngues para refatorações robustas entre linguagens, edições em múltiplos arquivos e raciocínio em escala de repositório.
  5. Atendimento com alto throughput: Direcionado a implantações de produção com perfis altos de tokens/seg; adequado a cargas contínuas de agentes.
  6. Variantes para compensações entre latência e potência: O M2.5‑lightning oferece menor latência com menor computação e pegada para cenários interativos.

Desempenho em benchmarks (reportado)

Destaques reportados pelo provedor — métricas representativas (lançamento):

  • SWE‑Bench Verified: 80,2% (taxa de aprovação relatada nos harnesses de benchmark do provedor)
  • BrowseComp (pesquisa e uso de ferramentas): 76,3%
  • Multi‑SWE‑Bench (codificação multilíngue): 51,3%
  • Velocidade/eficiência relativa: ~37% mais rápido na conclusão ponta a ponta vs. M2.1 no SWE‑Bench Verified em testes do provedor; ~20% menos rodadas de pesquisa/ferramentas em algumas avaliações.

Interpretação: Esses números colocam o M2.5 em paridade com, ou próximo de, modelos líderes do setor em agentes/código nos benchmarks citados. Os benchmarks são reportados pelo provedor e reproduzidos por diversos canais do ecossistema — considere-os como medidos sob o harness/configuração do provedor, a menos que reproduzidos de forma independente.


MiniMax‑M2.5 vs. pares (comparação concisa)

DimensãoMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Exemplo de par (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80,2%~71–76% (varia por harness)Comparável (Opus reportou resultados de topo)
Velocidade em tarefas com agentes37% mais rápida vs. M2.1 (testes do provedor)Linha de baseVelocidade similar em harnesses específicos
Eficiência de tokensMelhorada vs. M2.1 (~menos tokens por tarefa)Uso de tokens mais altoCompetitiva
Melhor usoFluxos de trabalho de produção com agentes, pipelines de codificaçãoGeração anterior da mesma famíliaForte em raciocínio multimodal e tarefas com ajuste de segurança

Nota do provedor: as comparações derivam de materiais de lançamento e relatórios de benchmark de fornecedores. Pequenas diferenças podem ser sensíveis ao harness, cadeia de ferramentas e protocolo de avaliação.

Casos de uso empresariais representativos

  1. Refatorações em escala de repositório e pipelines de migração — preservar a intenção em edições de múltiplos arquivos e patches de PR automatizados.
  2. Orquestração com agentes para DevOps — orquestrar execuções de testes, etapas de CI, instalações de pacotes e diagnósticos de ambiente com integrações de ferramentas.
  3. Revisão e remediação de código automatizadas — triagem de vulnerabilidades, proposição de correções mínimas e preparação de casos de teste reproduzíveis.
  4. Recuperação de informações orientada a pesquisa — aproveitar competência de pesquisa em nível BrowseComp para exploração em múltiplas rodadas e sumarização de bases de conhecimento técnicas.
  5. Agentes e assistentes de produção — agentes contínuos que exigem inferência duradoura, estável e com boa relação custo-eficácia.

Como acessar e integrar o MiniMax‑M2.5

Passo 1: Cadastre-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu CometAPI console. Obtenha a credencial de acesso (API key) da interface. Clique em “Add Token” na seção de token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.

Passo 2: Envie solicitações para a API minimax-m2.5

Selecione o endpoint “minimax-m2.5” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação da API em nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. Onde chamar: formato Chat.

Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é isso que o modelo irá responder. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

Passo 3: Recuperar e verificar os resultados

Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.

FAQ

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

MiniMax-M2.5 é otimizado para produtividade no mundo real e fluxos de trabalho baseados em agentes — especialmente programação complexa, planejamento em múltiplas etapas, invocação de ferramentas, busca e desenvolvimento de sistemas multiplataforma. Seu treinamento enfatiza lidar com ciclos de vida completos de desenvolvimento, do planejamento de arquitetura à revisão de código e testes.

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

Em comparação com o M2.1, o M2.5 apresenta melhorias significativas na decomposição de tarefas, eficiência de tokens e velocidade — por exemplo, concluindo certos benchmarks baseados em agentes cerca de 37% mais rápido e com menos tokens consumidos por tarefa.

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

O M2.5 alcança cerca de 80.2% no SWE-Bench Verified, aproximadamente 51.3% no Multi-SWE-Bench e cerca de 76.3% no BrowseComp em contextos em que planejamento de tarefas e busca estão habilitados — resultados competitivos com modelos de ponta de outros provedores.

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

Sim — o M2.5 foi treinado em mais de 10 linguagens de programação, incluindo Python, Java, Rust, Go, TypeScript, C/C++, Ruby e Dart, permitindo lidar com tarefas de programação diversas em diferentes ecossistemas.

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

Sim — a MiniMax posiciona o M2.5 para lidar com projetos full-stack que abrangem Web, Android, iOS, Windows e Mac, cobrindo as fases de design, implementação, iteração e testes.

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

O M2.5 pode operar com alta vazão de tokens (por exemplo, ~100 tokens/sec) com eficiências de custo cerca de 10–20× inferiores às de muitos modelos de ponta, com base no preço por saída, possibilitando a implantação em escala de fluxos de trabalho baseados em agentes.

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

O MiniMax-M2.5 está disponível por meio de endpoints de API (por exemplo, variantes padrão e de alta vazão), especificando minimax-m2.5 como o modelo nas solicitações.

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

O M2.5 se destaca em tarefas de programação e baseadas em agentes; pode ser menos especializado em geração de narrativas puramente criativas em comparação com modelos criativos dedicados, portanto, para redação de histórias ou ficção criativa, outros modelos podem ser preferíveis.

Recursos para MiniMax M2.5

Explore os principais recursos do MiniMax M2.5, projetado para aprimorar o desempenho e a usabilidade. Descubra como essas capacidades podem beneficiar seus projetos e melhorar a experiência do usuário.

Preços para MiniMax M2.5

Explore preços competitivos para MiniMax M2.5, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como MiniMax M2.5 pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.
Preço do Comet (USD / M Tokens)Preço Oficial (USD / M Tokens)Desconto
Entrada:$0.24/M
Saída:$0.96/M
Entrada:$0.3/M
Saída:$1.2/M
-20%

Código de exemplo e API para MiniMax M2.5

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para MiniMax M2.5 para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do MiniMax M2.5 em seus projetos.
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)

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