Home/Models/MiniMax/MiniMax M2.5
M

MiniMax M2.5

Ввод:$0.24/M
Вывод:$0.96/M
MiniMax-M2.5 — передовая большая языковая модель, ориентированная на продуктивность в реальных условиях. Обученная в широком спектре сложных реальных цифровых рабочих сред, M2.5 опирается на экспертизу M2.1 в области программирования и расширяется в сферу общего офисного труда, достигая высокой компетентности в создании и работе с файлами Word, Excel и Powerpoint, переключении контекста между разнообразными программными средами и работе в различных командах агентов и людей.
Новый
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API

Технические характеристики MiniMax‑M2.5

ПолеУтверждение / значение
Название моделиMiniMax-M2.5 (промышленный релиз, 12 февраля 2026 г.).
АрхитектураТрансформер Mixture‑of‑Experts (MoE) (семейство M2).
Всего параметров~230 миллиардов (общая емкость MoE).
Активные параметры (на инференс)~10 миллиардов активируются на один инференс (разреженная активация).
Типы входных данныхТекст и код (нативная поддержка многофайловых контекстов кода), вызов инструментов / интерфейсы инструментов API (агентные рабочие процессы).
Типы выходных данныхТекст, структурированные выводы (JSON/вызовы инструментов), код (многофайловый), офисные артефакты (PPT/Excel/Word через цепочки инструментов).
Варианты / режимыM2.5 (высокая точность/возможности) и M2.5‑Lightning (то же качество, меньшая задержка / более высокий TPS).

Что такое MiniMax‑M2.5?

MiniMax‑M2.5 — флагманское обновление семейства M2.x, ориентированное на практическую продуктивность и агентные рабочие процессы. В релизе сделан упор на улучшенную декомпозицию задач, интеграцию инструментов/поиска, точность генерации кода и эффективность по токенам для расширенных многошаговых задач. Модель предлагается в стандартном варианте и варианте с меньшей задержкой «lightning» для разных компромиссов развертывания.

Основные возможности MiniMax‑M2.5

  1. Agentic-first design: улучшены планирование и оркестрация инструментов для многоэтапных задач (поиск, вызовы инструментов, обвязки для выполнения кода).
  2. Эффективность использования токенов: сообщается о снижении потребления токенов на задачу по сравнению с M2.1, что уменьшает сквозные затраты для длинных рабочих процессов.
  3. Более быстрое сквозное выполнение: по данным бенчмаркинга провайдера среднее время завершения задач на ~37% быстрее, чем у M2.1, на агентных оценках по программированию.
  4. Глубокое понимание кода: модель обучена на многоязычных корпусах кода для надежных межъязыковых рефакторингов, многофайловых правок и рассуждений в масштабе репозиториев.
  5. Высокая пропускная способность сервинга: нацелена на промышленную эксплуатацию с высокими профилями токенов/с; подходит для непрерывных агентных нагрузок.
  6. Варианты с компромиссами задержка/мощность: M2.5‑lightning обеспечивает меньшую задержку при меньшей вычислительной нагрузке и ресурсном следе для интерактивных сценариев.

Результаты бенчмарков (сообщенные)

Ключевые показатели по данным провайдера — репрезентативные метрики (релиз):

  • SWE‑Bench Verified: 80.2% (сообщаемая доля прохождения на стендах бенчмарков провайдера)
  • BrowseComp (поиск и использование инструментов): 76.3%
  • Multi‑SWE‑Bench (многоязычное программирование): 51.3%
  • Относительная скорость / эффективность: ~37% быстрее сквозное выполнение по сравнению с M2.1 на SWE‑Bench Verified в тестах провайдера; ~20% меньше раундов поиска/инструментов в некоторых оценках.

Интерпретация: Эти цифры ставят M2.5 на уровень паритета или близко к отраслевым лидерам среди агентных/кодовых моделей на указанных бенчмарках. Показатели предоставлены провайдером и воспроизведены рядом источников экосистемы — рассматривайте их как измеренные под стендом/конфигурацией провайдера, если не воспроизведено независимо.

MiniMax‑M2.5 по сравнению с аналогами (кратко)

ПараметрMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Пример аналога (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80.2%~71–76% (зависит от стенда)Сопоставимо (для Opus сообщались близкие к лидерам результаты)
Скорость агентных задачна 37% быстрее vs M2.1 (тесты провайдера)Базовый уровеньСхожая скорость на отдельных стендах
Эффективность по токенамУлучшена по сравнению с M2.1 (~меньше токенов на задачу)Большее потребление токеновКонкурентоспособно
Лучшие сценарииПромышленные агентные рабочие процессы, конвейеры разработкиРаннее поколение той же линейкиСильна в мультимодальных рассуждениях и задачах с акцентом на безопасность

Примечание провайдера: сравнения основаны на материалах релиза и отчетах вендора по бенчмаркам. Небольшие различия чувствительны к стендам, инструментальной цепочке и протоколу оценки.

Типовые корпоративные сценарии

  1. Рефакторинг в масштабе репозитория и конвейеры миграции — сохранение замысла при многофайловых правках и автоматизированных патчах PR.
  2. Агентная оркестрация для DevOps — оркестрация запусков тестов, этапов CI, установки пакетов и диагностики окружений с интеграцией инструментов.
  3. Автоматизированный код‑ревью и ремедиация — приоритизация уязвимостей, предложение минимальных исправлений и подготовка воспроизводимых тестов.
  4. Поисково‑ориентированный поиск информации — использование компетенции поиска уровня BrowseComp для многократного исследования и суммаризации технических баз знаний.
  5. Продуктовые агенты и ассистенты — непрерывные агенты, которым требуется экономичный и стабильный длительный инференс.

Как получить доступ и интегрировать MiniMax‑M2.5

Шаг 1: Получите ключ API

Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите учетные данные — ключ API для интерфейса. В личном кабинете в разделе API token нажмите «Add Token», получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправьте запросы к API minimax-m2.5

Выберите конечную точку «minimax-m2.5» для отправки запроса API и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса берите из документации API на нашем сайте. На нашем сайте также доступен тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Где вызывать: формат Chat.

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API отвечает статусом задачи и выходными данными.

ЧАВО

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

MiniMax-M2.5 is optimized for real-world productivity and agentic workflows — especially complex coding, multi-stage planning, tool invocation, search, and cross-platform system development. Its training emphasizes handling full development lifecycles from architecture planning to code review and testing.

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

Compared with M2.1, M2.5 shows significant improvements in task decomposition, token efficiency, and speed — for example completing certain agentic benchmarks about 37% faster and with fewer tokens consumed per task.

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

M2.5 achieves around 80.2% on SWE-Bench Verified, about 51.3% on Multi-SWE-Bench, and roughly 76.3% on BrowseComp in contexts where task planning and search are enabled — results competitive with flagship models from other providers.

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

Yes — M2.5 was trained on over 10 programming languages including Python, Java, Rust, Go, TypeScript, C/C++, Ruby, and Dart, enabling it to handle diverse coding tasks across ecosystems.

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

Yes — MiniMax positions M2.5 to handle full-stack projects spanning Web, Android, iOS, Windows, and Mac, covering design, implementation, iteration, and testing phases.

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

M2.5 can run at high token throughput (e.g., ~100 tokens/sec) with cost efficiencies about 10–20× lower than many frontier models on an output price basis, enabling scalable deployment of agentic workflows.

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

MiniMax-M2.5 is available via API endpoints (e.g., standard and high-throughput variants) by specifying minimax-m2.5 as the model in requests.

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

M2.5 excels at coding and agentic tasks; it may be less specialized for purely creative narrative generation compared with dedicated creative models, so for story writing or creative fiction other models might be preferable.

Функции для MiniMax M2.5

Изучите ключевые функции MiniMax M2.5, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для MiniMax M2.5

Изучите конкурентоспособные цены на MiniMax M2.5, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как MiniMax M2.5 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)ModelDetail.discount
Ввод:$0.24/M
Вывод:$0.96/M
Ввод:$0.3/M
Вывод:$1.2/M
-20%

Пример кода и API для MiniMax M2.5

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для MiniMax M2.5, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал MiniMax M2.5 в ваших проектах.
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)

Больше моделей