MiniMax-M2.5 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่รุ่นใหม่จาก MiniMax ที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ปรับแต่งเพื่อการเขียนโค้ด การใช้เครื่องมือเชิงเอเจนต์ และเวิร์กโฟลว์สำนักงาน คุณสามารถเรียกใช้งานผ่านแพลตฟอร์ม MiniMax โดยตรง หรือผ่านผู้รวม API อย่าง CometAPI คุณเพียงต้องขอรับคีย์ CometAPI เพื่อใช้ API เนื่องจาก Minimax-M2.5 ยังรองรับรูปแบบแชตด้วย
What is MiniMax-M2.5?
MiniMax-M2.5 คือรุ่นหลักล่าสุดจาก MiniMax: การพัฒนาต่อจากตระกูล M2 ที่บริษัทวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลอเนกประสงค์ที่รองรับเอเจนต์ โดยโดดเด่นเป็นพิเศษด้านการสร้างโค้ด การใช้เครื่องมือ และการให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน ตระกูล M2.5 ถูกประกาศเปิดตัวในกุมภาพันธ์ 2026 และมีทั้งรุ่นมาตรฐาน M2.5 และรุ่น “highspeed” ที่ปรับเพื่อความหน่วงต่ำในขณะยังคงความสามารถหลักเหมือนเดิม ตระกูล M2.5 ได้คะแนนเบนช์มาร์กที่ดีขึ้นในการประเมินด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ และมีพฤติกรรมที่ดีขึ้นเมื่อโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอก (เช่น การค้นหา เอเจนต์ ฯลฯ)
ผู้ให้บริการวางตำแหน่ง M2.5 ให้ก้าวขึ้นจากรุ่น M2.x ก่อนหน้า ด้วยความสามารถให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้น การสร้างโค้ดที่ดีขึ้น และความน่าเชื่อถือในการเรียกใช้เครื่องมือที่เพิ่มขึ้น บันทึกเผยแพร่สาธารณะของ MiniMax เมื่อต้นกุมภาพันธ์ 2026 ระบุว่า M2.5 เป็นหมุดหมายสำคัญ: ปรับจูนคำสั่งที่ละเอียดขึ้น ความเข้าใจโค้ดที่แข็งแรงขึ้น และมีผลวัดได้ในหลายชุดทดสอบที่เน้นโค้ด การเผยแพร่ครั้งนี้ประกอบด้วย:
- โมเดล M2.5 มาตรฐาน (เน้นความแม่นยำและการให้เหตุผล)
- รุ่น M2.5-highspeed ที่มีความหน่วงต่ำสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบโต้ตอบของนักพัฒนา
- แนวทางใช้งานและตัวเลือกการคิดค่าบริการที่ชัดเจนสำหรับ “Coding Plan” ที่มุ่งใช้สร้างโค้ดจำนวนมาก
จุดเด่นทางเทคนิคหลัก
- สถาปัตยกรรม: MoE (จำนวนพารามิเตอร์รวมขนาดใหญ่ แต่เปิดใช้งานเพียงส่วนเล็กระหว่างอนุมาน) ทำให้คุ้มค่าทั้งต้นทุน/ประสิทธิภาพสำหรับงานหนัก
- จุดแข็ง: ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดระดับแถวหน้า การให้เหตุผลแบบหลายเทิร์น การจัดการบริบทยาว และการบูรณาการเอเจนต์/เครื่องมือ
- รสชาติ: MiniMax เผยแพร่รุ่นย่อย (เช่น
MiniMax-M2.5และM2.5-highspeed) ที่ปรับแต่งเพื่อปริมาณงานเทียบกับความหน่วง
เหตุใดสิ่งนี้จึงสำคัญในวันนี้: หลายทีมที่สร้างเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา ผู้ช่วยการเขียนโปรแกรม และระบบอัตโนมัติแบบเอเจนต์ให้คุณค่ากับโมเดลที่สามารถให้เหตุผลข้ามหลายเทิร์น เรียกใช้เครื่องมือได้อย่างปลอดภัย และสร้างโค้ดคุณภาพสูง M2.5 — ด้วยสถาปัตยกรรมและการฝึกที่เลือกใช้ — ถูกทำการตลาดอย่างชัดเจนสำหรับสถานการณ์เหล่านี้
Benchmarking of MiniMax-M2.5
ตำแหน่งของ M2.5 บนเบนช์มาร์กเฉพาะด้านโค้ด

MiniMax-M2.5 ทำคะแนนได้ 80.2% บน SWE-Bench Verified พร้อมทั้งได้คะแนนสูงในชุดทดสอบโค้ดแบบหลายงานและที่เสริมด้วยการท่องเว็บ (ตัวเลขเด่นที่บริษัทเผย ได้แก่ 51.3% บน Multi-SWE-Bench และ 76.3% บน BrowseComp เมื่อเปิดใช้การจัดการบริบท) ตัวเลขเหล่านี้ทำให้ M2.5 อยู่ในกลุ่มโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดที่เปิดให้ใช้งานสาธารณะสำหรับการสร้างโค้ดและแก้ปัญหาเมื่อเปิดตัว การเปิดตัวของ MiniMax-M2.5 ยืนยันว่า M2.5 กำลังแข่งขันกับโมเดลระดับท็อปด้านการเขียนโค้ด
สำหรับนักพัฒนา ประโยชน์มีสองด้าน:
- อัตราความสำเร็จครั้งแรกสูงขึ้น: ต้องแก้น้อยลง ลดการดีบักด้วยมนุษย์ และลดภาระ “ประกบดูแล” สำหรับเอเจนต์เขียนโค้ดอัตโนมัติ
- ครอบคลุมฟูลสแต็กได้ดีขึ้น: M2.5 ถูกอธิบายว่าสนับสนุนเวิร์กโฟลว์ฟูลสแต็กทั้งแอปเดสก์ท็อป โมบายล์ และชุดเครื่องมือข้ามแพลตฟอร์ม หมายความว่ามุ่งสร้างไม่เพียงสแนิปเพ็ต แต่เป็นทางออกหลายไฟล์และสคริปต์บิลด์ที่สอดคล้องกัน
สร้างเพื่อเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์
M2.5 ถูกอธิบายว่า “ออกแบบมาโดยเนื้อแท้สำหรับสถานการณ์ Agent” ในทางปฏิบัติ หมายความว่าสถาปัตยกรรมและระบอบการฝึกให้ความสำคัญกับ:
- ความถูกต้องแม่นยำในการเรียกใช้เครื่องมือ: ออกคำสั่ง API หรือรันคำสั่ง shell/SQL ด้วยไวยากรณ์และพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง
- การสลับบริบทและหน่วยความจำ: ดำเนินการแบบหลายขั้นตอนที่ถูกขัดจังหวะต่อได้โดยไม่สูญเสียสถานะที่คำนวณไว้ก่อนหน้า
- การจัดการไฟล์: สร้างและแก้ไขรูปแบบไฟล์สำนักงานทั่วไปแบบโปรแกรมมิง (เช่น สร้าง Powerpoint แล้วแก้ไขตามคำขอถัดไป)
การค้นหาและเสริมด้วยการท่องเว็บ
เมื่อจับคู่ M2.5 กับชั้นการท่องเว็บหรือการเรียกคืนข้อมูล MiniMax รายงานว่าคะแนนดีขึ้นอย่างมากบนชุดทดสอบที่เกี่ยวกับการท่องเว็บ สะท้อนประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งขึ้นในการผสานข้อมูลภายนอกและการอ้างอิงเข้าในผลลัพธ์ นั่นทำให้ M2.5 เหมาะกับเครื่องมือที่ต้องดึงข้อมูลล่าสุด ตรวจสอบผลลัพธ์ API หรือเสริมการสร้างโค้ดด้วยข้อมูลโลกจริง (เช่น ดึงเอกสาร SDK ล่าสุดและใช้ให้ถูกต้องระหว่างสร้างโค้ด) ความสามารถเหล่านี้สำคัญสำหรับทีมที่สร้างคุณลักษณะ “เชิงเอเจนต์” เช่น QA อัตโนมัติ โซ่เครื่องมือ CI หรือผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วยเอกสาร

How can I use MiniMax-2.5 API (via CometAPI)?
CometAPI คือแพลตฟอร์มรวม API ที่เปิดเผยโมเดลนับร้อยผ่านผิว REST ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เนื่องจากอินเทอร์เฟซของ CometAPI สะท้อนเอ็นด์พอยต์ chat/completions แบบ OpenAI คุณจึงมักนำไคลเอนต์สไตล์ OpenAI ที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่ได้ด้วยการสลับ api_base และคีย์ API หากคุณไม่ต้องการเชื่อมต่อโดยตรงกับแพลตฟอร์มของ MiniMax (เช่น เหตุผลด้านบิลลิงแบบรวม การทดสอบ A/B หลายโมเดล หรือการแยกผู้ให้บริการ) คุณสามารถเรียก MiniMax-M2.5 ผ่านผิว “chat” ของ CometAPI แพลตฟอร์ม CometAPI จัดให้มีรูปแบบคำขอที่สม่ำเสมอ SDK และเว็บ playground — และเปิดเผยชื่อโมเดลต่อรายและพารามิเตอร์ (ให้คุณเลือกสตริงผู้ให้บริการ/โมเดลที่ต้องการเมื่อเรียก)
ด้านล่างคือคู่มือสั้น กระชับในการเรียก MiniMax-M2.5 ผ่าน CometAPI พร้อมตัวอย่างใน curl และ Python
ขั้นตอนพื้นฐานในการเริ่มต้นมีอะไรบ้าง?
- สมัครบัญชี CometAPI และขอรับคีย์ API (CometAPI มี playground และ SDK สำหรับทดสอบโมเดล)
- ตรวจสอบรายการโมเดลของ CometAPI หรือ CometAPI playground เพื่อหาชื่อโมเดลที่ถูกต้องสำหรับ MiniMax-M2.5
- สร้างคำขอ POST ที่ผ่านการรับรองความถูกต้อง โดยกำหนดพารามิเตอร์
modelเป็นโมเดล MiniMax ที่เลือก และ payload ที่เป็นไปตามสคีมาของ chat/completion ของ CometAPI - ปรับพารามิเตอร์ (temperature, max_tokens, system messages, streaming) ให้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ
การรับรองตัวตนและพื้นฐานเอ็นด์พอยต์
- Base URL:
https://api.cometapi.com/v1(รองรับเส้นทางสไตล์ OpenAI เช่น/chat/completions) - Header:
Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_KEY - Content-Type:
application/json - Model field: ใช้สตริงโมเดลตามที่ระบุไว้ในแคตตาล็อกของ CometAPI (ตัวอย่าง:
"minimax-m2.5"
Example 1 — Quick curl (REST, OpenAI-style)
# Replace $COMETAPI_KEY with your CometAPI key
curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m2.5",
"messages": [
{"role":"system","content":"You are a concise, safety-conscious coding assistant."},
{"role":"user","content":"Refactor this synchronous Python function to async and add basic error handling:\n\n```\ndef fetch(user_id):\n resp = http_get(f\"https://api.example.com/users/{user_id}\")\n return resp.json()\n```"}
],
"max_tokens": 800,
"temperature": 0.0,
"stream": false
}'
หมายเหตุ:
- ใช้สตริงโมเดลให้ตรงตามที่ปรากฏในแคตตาล็อกของ CometAPI; s.
- รองรับ
stream: trueสำหรับการสตรีมผลลัพธ์ (จัดการ server-sent events หรือการตอบกลับแบบ chunk หากต้องการรับโทเคนบางส่วน)
Example 2 — Python (requests) สำหรับ chat completion
import os, requests
COMET_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") # recommended
URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {COMET_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "minimax-m2.5", # or "minimax/minimax-m2.5" — verify Comet's model page
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful engineer who returns clear, tested code."},
{"role": "user", "content": "Write a pytest for the following function that asserts edge cases..."}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 1000,
}
r = requests.post(URL, json=payload, headers=headers, timeout=120)
r.raise_for_status()
out = r.json()
print(out["choices"][0]["message"]["content"])
Example 3 — ใช้ litellm / การผสาน CometAPI (เลเยอร์อำนวยความสะดวกใน Python)
CometAPI ได้รับการสนับสนุนจาก SDK และตัวปรับต่อของคอมมูนิตีหลายตัว เอกสารของ liteLLM แสดงโฟลว์กระชับที่คุณกำหนด COMETAPI_KEY แล้วเรียกโมเดลตามชื่อ เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว:
import os
from litellm import completion
os.environ["COMETAPI_KEY"] = "your_cometapi_key_here"
messages = [{"role":"user", "content":"Explain async/await in Python in 3 bullets."}]
resp = completion(model="minimax-m2.5", messages=messages)
print(resp.choices[0].message.content)
การผสาน Litellm / Comet มีสิ่งอำนวยความสะดวกที่เป็นประโยชน์ (สตรีมมิง แอซิงโครนัส พารามิเตอร์ api_key ชัดเจน) ที่สะท้อนแพตเทิร์นของ OpenAI SDK ที่มีอยู่มากมาย
How should you design prompts and system messages for M2.5
ระบุบทบาทและข้อจำกัดให้ชัดเจน
ให้บทบาทระบบของ M2.5 ชัดเจนเมื่อขอให้เขียนโค้ด ตัวอย่าง:
{"role": "system","content": "You are MiniMax M2.5, an assistant specialized in robust, readable, and well-documented code. Use Python 3.11 conventions, include type hints, and provide brief unit tests."}
ใช้การแตกปัญหาเป็นขั้นตอนสำหรับโจทย์ซับซ้อน
เมื่อขอให้ M2.5 สร้างฟีเจอร์ที่ซับซ้อน ใช้วิธีแยกสั้นๆ:
- ขอเค้าโครงการออกแบบ
- ขอซิกเนเจอร์อินเทอร์เฟซ
- ขออิมพลีเมนเตชันและเทสต์
วิธีนี้ลดความเสี่ยงการมโนและให้ผลลัพธ์ที่เป็นโมดูล เข้าตรวจรีวิวได้
Temperature, max_tokens และความปลอดภัย
- สำหรับโค้ดแบบกำหนดแน่นอน: ตั้งค่า
temperatureใกล้ 0.0 - สำหรับการออกแบบเชิงสำรวจ:
temperatureที่ 0.2–0.5 อาจเปิดแนวทางสร้างสรรค์ - ตั้ง
max_tokensให้กว้างพอสำหรับรีแฟกเตอร์ใหญ่หรือชุดทดสอบยาว
ขอยูนิตเทสต์และคำอธิบายเหตุผล
เมื่อขอโค้ด ให้ขอทั้งยูนิตเทสต์และคำอธิบายอัลกอริทึมสั้นๆ เพื่อช่วยตรวจจับบั๊กละเอียดและได้สิ่งที่รันได้ตั้งแต่ครั้งแรก
การอนุมานงานยาวและการติดตามสถานะ
โมเดล M2.5 มีระบบติดตามสถานะที่ยอดเยี่ยม ทำให้ความคิดต่อเนื่องและมีทิศทางในลำดับเวลาที่ยาว โดยมุ่งเน้นวัตถุประสงค์จำนวนจำกัดในแต่ละครั้งแทนที่จะประมวลผลทุกอย่างแบบขนาน M2.5 มีฟังก์ชันที่ตระหนักบริบท ช่วยให้ปฏิบัติงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและบริหารจัดการบริบทได้เหมาะสม
เคล็ดลับการใช้ M2.5 ในงานโปรดักชัน
MiniMax-M2.5 ถูกปรับจูนเพื่อเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนและโค้ด ด้านล่างคือเคล็ดลับเชิงปฏิบัติที่ได้จากประสบการณ์เพื่อให้ผลลัพธ์ดีที่สุดในโปรดักชัน
การออกแบบพรอมต์และ system messages
- ใช้ system messages ที่ระบุบทบาทและข้อจำกัดอย่างชัดเจน สำหรับงานโค้ด ให้รวม runtime/เฟรมเวิร์กทดสอบที่ต้องการ (เช่น “ส่งคืน pytest ที่เข้ากันกับ Python 3.11”)
- ส่งมอบบริบท: สำหรับงานเชิงเอเจนต์หรือหลายขั้นตอน ให้รวมเมทาดาทาของขั้นและคำอธิบายเครื่องมือเป็น JSON โครงสร้างหรือรายการหัวข้อ M2.5 ตอบสนองต่ออินพุตที่มีโครงสร้างได้ดีเพราะถูกปรับให้เหมาะกับการใช้เครื่องมือ
การเรียกใช้ฟังก์ชัน/เครื่องมือ
- หากใช้ CometAPI เป็นเกตเวย์สำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ ตรวจสอบให้แน่ใจว่า field เพิ่มเติมของคุณ (เช่น
function_callแบบ OpenAI) ตรงกับความคาดหมายของ CometAPI/โมเดล ยืนยันการรองรับโมเดลในหน้ารายละเอียดโมเดลของ Comet เพราะความหมายเชิงเครื่องมืออาจต่างกันไปตามผู้ให้บริการ - เพื่อการจัดงานที่แข็งแรง แบ่งงานใหญ่เป็นการเรียกหลายครั้งย่อยและคงจุดตรวจแบบกำหนดแน่นอน M2.5 แข็งแรงในการทำตามคำสั่งหลายขั้นตอน แต่คุณจะได้พฤติกรรมที่น่าเชื่อถือที่สุดด้วยการตรวจสอบหลังแต่ละขั้น
Temperature, max_tokens และการควบคุมต้นทุน
- สำหรับการสร้างหรือรีแฟกเตอร์โค้ด ตั้ง
temperatureต่ำ (0.0–0.2) และใช้max_tokensให้เหมาะกับขนาดผลลัพธ์ที่คาด - สำหรับพรอมต์เชิงสำรวจ เพิ่ม
temperatureแต่เฝ้าดูการใช้โทเคนที่เพิ่มขึ้น เมื่อส่งผ่าน CometAPI เปรียบเทียบราคาและกฎสำรองของผู้ให้บริการ — CometAPI แสดงราคาต่อโทเคนของแต่ละอินสแตนซ์โมเดลในแคตตาล็อก
หน้าต่างบริบทและเอกสารยาว
- รุ่นย่อยของ M2.5 มักรองรับบริบทยาว (ตรวจสเปกโมเดลสำหรับความยาวบริบท) สำหรับเอกสารยาวมาก ให้ตัดแบ่งและสรุป — แล้วป้อนสรุปพร้อมชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้อง แทนการส่งไฟล์ทั้งฉบับในคำขอเดียว
ความปลอดภัย เนื้อหาที่เป็นพิษ และการลดอาการหลอน
- ใช้ราวกั้น: system messages ตัวตรวจจากภายนอก และชุดทดสอบ (เช่น ยูนิตเทสต์สำหรับโค้ดที่สร้าง) ช่วยลดความเสี่ยง
- ตรวจสอบข้อมูลภายนอก: หากโมเดลอ้างอิงข้อเท็จจริงหรือโค้ดจากเว็บ ให้ยืนยันแบบโปรแกรมมิงก่อนเชื่อถือหรือส่งมอบ
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีหลีกเลี่ยง
ข้อผิดพลาด: เชื่อถือผลลัพธ์โมเดลครั้งเดียวเกินไป
แนวทางบรรเทา: รันทดสอบ เช็กแบบสแตติก และสำหรับตรรกะวิกฤติ ขอผลลัพธ์หลายชุดที่เป็นอิสระและเปรียบเทียบ CometAPI อนุญาตให้สลับระหว่างหลายโมเดลได้ และคุณสามารถสลับได้ตลอดเวลาโดยใช้รูปแบบแชตของ OpenAI
ข้อผิดพลาด: ใช้ temperature สูงสำหรับโค้ดโปรดักชัน
แนวทางบรรเทา: คง temperature ให้ต่ำ หากต้องการทางเลือกเชิงสร้างสรรค์ ให้ขอหลายเวอร์ชันที่ค่า temperature ต่ำ หรือขอให้โมเดลอธิบายความแตกต่าง
ข้อผิดพลาด: ละเลยการจัดเวอร์ชันโมเดล
แนวทางบรรเทา: ติดตามชื่อโมเดลและสตริงผู้ให้บริการในไฟล์กำหนดการดีพลอย เมื่อสลับจาก MiniMax-M2.5 ไป MiniMax-M2.5-highspeed หรือไปผู้ให้บริการอื่น ให้ถือว่าเป็นการเปลี่ยนรุ่นและรันรีเกรสชันทดสอบ
ข้อแนะนำสุดท้ายและความคาดหวังที่สมจริง
MiniMax-M2.5 เป็นอีกก้าวสำคัญของ LLM ที่เน้นโค้ดและเอเจนต์ — ให้คำมั่นเรื่องการสร้างโค้ดที่แข็งแกร่ง การให้เหตุผลหลายเทิร์น และพฤติกรรมการใช้เครื่องมืออย่างปลอดภัย หากความสำคัญของทีมคุณคือการสร้างเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา เฟรมเวิร์กเอเจนต์ หรือผู้ช่วยด้านโค้ด M2.5 สมควรอยู่ในเมทริกซ์เปรียบเทียบของคุณ การใช้ CometAPI เป็นเกตเวย์รวมช่วยเร่งการทดลอง และให้คุณสลับผู้ให้บริการหรือทดสอบ A/B ระหว่างโมเดลได้โดยไม่ต้องรื้อการผสานรวมทั้งระบบ
ข้อคิดเชิงปฏิบัติไม่กี่ข้อ:
- สร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วด้วย playground ของ CometAPI จากนั้นล็อกไอดีโมเดลไว้ในโค้ด
- ใช้ค่า temperature ต่ำ ขอเทสต์และคำอธิบาย และรันการตรวจอัตโนมัติเสมอ
- มองโมเดลเป็นผู้พัฒนาร่วมที่ทรงพลัง — ไม่ใช่ผู้ไม่ผิดพลาด: ใช้การทบทวนโดยมนุษย์ สาย CI และเทเลเมทรี
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง MInimax-M2.5 ผ่าน CometAPI ได้แล้วตอนนี้ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู API guide เพื่อคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง กรุณาเข้าสู่ระบบ CometAPI และขอรับคีย์ API ให้เรียบร้อย CometAPI ให้ราคาต่ำกว่าราคาทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้
พร้อมเริ่มหรือยัง?→ Sign up fo M2.5 today!
หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราบน VK, X และ Discord!
