MiniMax M2.5: ผลทดสอบมาตรฐานการเขียนโค้ด, ราคา และคู่มือการใช้งาน

โมเดลอเนกประสงค์ที่อัปเกรดอย่างรอบด้านชื่อ MiniMax M2.5 ซึ่งประกาศโดย MiniMax และวางตำแหน่งว่าเป็นโมเดลที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเยนต์ การสร้างโค้ด และ “ประสิทธิผลในโลกความจริง” บริษัทอธิบายว่า M2.5 เป็นผลจากการฝึกแบบการเรียนรู้เสริมกำลังอย่างเข้มข้นในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนนับแสนชุด ส่งมอบความก้าวหน้าครั้งใหญ่ในบेंชมาร์กด้านโค้ด การใช้เครื่องมือ และการให้เหตุผลในบริบทยาว พร้อมทั้งผลักดันประสิทธิภาพการอนุมานและความคุ้มค่าด้านต้นทุน

ขณะนี้คุณสามารถดู MiniMax M2.5 ได้บน CometAPI ราคาใน CometAPI อยู่ที่ 20% ของราคาราชการ

What is MiniMax M2.5 and why does it matter?

MiniMax M2.5 คือรุ่นใหญ่ออกใหม่ล่าสุดจาก MiniMax ตระกูลโมเดลที่วางตำแหน่งรอบเวิร์กโฟลว์แบบผ่านงานสูง เวิร์กโฟลว์แบบเอเยนต์ และ—เหนืออื่นใด—ผลิตภาพด้านการเขียนโค้ด เปิดตัวในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ 2026 M2.5 ขยายผลงานสาย M-series ก่อนหน้า ด้วยหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น กลไกการผสานเครื่องมือที่แน่นขึ้น และการฝึกที่เน้น “พื้นที่ทำงานที่เป็น AI โดยกำเนิด” ซึ่งโมเดลจะจัดวางการค้นหาบนเบราว์เซอร์ การเรียก API และขั้นตอนการรันโค้ดอย่างกระตือรือร้น แทนที่จะเพียงส่งคืนข้อความ ข้อความเปิดตัววางกรอบว่า M2.5 ไม่ใช่เพียงการอัปเกรดการสนทนาทั่วไป แต่เป็นก้าวระดับแพลตฟอร์ม: มีเป้าหมายเพื่อเร่งผลิตภาพนักพัฒนา อัตโนมัติงานวิศวกรรมที่ซ้ำๆ และทำหน้าที่เป็นเครื่องยนต์ให้กับผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยเอเยนต์

เหตุผลที่สำคัญในวันนี้มีสองประการ ประการแรก โมเดลทำได้ตามชุดบรรทัดฐานด้านปฏิบัติและเป้าหมายอัตราผ่านงาน ที่ทำให้ดึงดูดสำหรับระบบโปรดักชัน (ไม่ใช่แค่เดโมเชิงวิจัย) ประการที่สอง การเปิดตัวสะท้อนว่าผู้ขายกำลังให้ความสำคัญกับการใช้เครื่องมือแบบบูรณาการและประสิทธิภาพโทเค็น: M2.5 ถูกจูนอย่างชัดเจนเพื่อลดจำนวนรอบการเรียกใช้เครื่องมือและการสิ้นเปลืองโทเค็นระหว่างงานหลายขั้นตอน ซึ่งแปลตรงเป็นต้นทุนและเวลาแฝงที่ต่ำลงในการใช้งานจริง

How Does MiniMax M2.5 Perform in Coding Benchmarks?

ภาพรวมประสิทธิภาพด้านโค้ด

MiniMax M2.5 ได้รับความสนใจอย่างรวดเร็วจากผลงานบนบेंชมาร์กมาตรฐานด้านโค้ดที่ใช้ทั่วอุตสาหกรรม AI เพื่อประเมินความสามารถการสร้างโค้ดและการให้เหตุผลเชิงปฏิบัติ:

ข้อมูลบันช์มาร์กบ่งชี้ว่าความสามารถด้านโค้ดของ M2.5 “ทัดเทียมโมเดลปิดเชิงพาณิชย์อันดับต้นๆ” เช่น Claude Opus 4.6 ของ Anthropic และ GPT-5.2 ของ OpenAI ทำให้ M2.5 อยู่ในกลุ่มผู้ท้าชิงแถวหน้าสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับโปรดักชัน การทำคะแนนเกิน 80% ในบันช์มาร์กนี้เป็นสัญญาณว่า M2.5 สามารถให้ “ความช่วยเหลือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์เชิงปฏิบัติ” ไม่ใช่เพียงการสร้างโค้ดเชิงทฤษฎี ซึ่งมีคุณค่าอย่างยิ่งในเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กรที่ให้ความสำคัญกับความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และการดูแลรักษา

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า M2.5 ทำงานในระดับ “ผู้นำอุตสาหกรรม” โดยไม่แบกรับภาระราคาแพงแบบสุดโต่งซึ่งเป็นเรื่องปกติของระบบปิดหลายราย—ชี้ท้าทายความเชื่อในอุตสาหกรรมล่าสุดที่ว่าประสิทธิภาพสูงต้องมาคู่กับต้นทุนสูง

M2.5 มีพฤติกรรมอย่างไรในเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมจริง?

นอกเหนือจากคะแนนดิบ สิ่งที่น่าสังเกตคือ M2.5 ถูกออกแบบมาสำหรับ “สายพานเอเยนต์” อย่างแท้จริง โมเดลมีพริมิทีฟสำหรับการคิดแบบสอดแทรก (การครุ่นคิดภายในระหว่างการเรียกใช้เครื่องมือ) การให้เหตุผลโค้ดแบบหลายเทิร์นที่แข็งแกร่งขึ้น และกลยุทธ์จัดการบริบทสำหรับฐานโค้ดยาวๆ ในการทดสอบช่วงต้น ผู้รีวิวรายงานว่า M2.5 สร้างโค้ดที่พร้อมคอมมิตได้เป็นสัดส่วนสูงสำหรับงานบางคลาส และต้องการการแก้ไขจากมนุษย์น้อยกว่าเวอร์ชัน MiniMax ก่อนหน้า การผสมผสาน—ความถูกต้องตั้งแต่รอบแรกที่แข็งแรงขึ้น พร้อมรอบโต้ตอบน้อยลง—คือสิ่งที่ทำให้ M2.5 น่าดึงดูดสำหรับบทบาทผู้ช่วยเขียนโค้ดและระบบ CI อัตโนมัติ

Search and Tool calling of MiniMax M2.5

แม้ว่าประสิทธิภาพด้านโค้ดมักเป็นเมตริกหลักสำหรับ LLM ที่เน้นนักพัฒนา แต่ M2.5 ถูกออกแบบเพื่อ “ผลิตภาพที่กว้างกว่า”:

เมตริกเหล่านี้ชี้ว่า ความสามารถของ M2.5 ขยายไปสู่ “การให้เหตุผลหลายขั้นตอนหนาแน่น” การค้นหาอย่างมีประสิทธิภาพในบริบทที่จัดเก็บไว้ และการโต้ตอบกับเครื่องมือระยะยาว—ซึ่งเป็นสมรรถนะสำคัญสำหรับผู้ช่วยและเอเยนต์แบบมัลติโหมดที่แข็งแรง

มันค้นหาและใช้เครื่องมือได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่?

หนึ่งในไฮไลต์ของ M2.5 คือการผสานเครื่องมือ โมเดลมีความสามารถ “การคิดแบบสอดแทรก” ภายใน ช่วยให้สะท้อนคิดก่อนและหลังการเรียกเครื่องมือแต่ละครั้ง ตัดสินใจว่าควรค้นหาอีกครั้งหรือใช้เครื่องมืออื่น และสังเคราะห์ผลจากเครื่องมือหลายตัวให้เป็นก้าวต่อไปที่สอดคล้องกัน ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้ลดจำนวน “รอบการเรียกเครื่องมือ” ที่ต้องใช้เพื่อแก้ปัญหางานหลายขั้นตอน (ค้นหา → ดึงข้อมูล → วิเคราะห์ → ดำเนินการ) เอกสารแพลตฟอร์มและรีวิวภาคปฏิบัติรายงานว่าโดยประมาณ “ลดรอบการเรียกเครื่องมือลง 20%” และเพิ่ม “ความสุขุมในการตัดสินใจ” อย่างมีนัยสำคัญ หมายถึงโมเดลเรียกเครื่องมือซ้ำซ้อนหรือตามอำเภอใจน้อยลง

บันช์มาร์กที่โฟกัสการท่องเว็บและเวิร์กโฟลว์เครื่องมือ (BrowseComp, BFCL) จัดวาง M2.5 ไว้ใกล้จุดสูงสุดสำหรับงานเอเยนต์ คะแนน BrowseComp กลางช่วง 70 ถูกบันทึกไว้ และการทดสอบแบบ BFCL ชี้ความแม่นยำสูงในการจัดวางเครื่องมือหลายขั้นตอน ผลลัพธ์เหล่านี้สำคัญสำหรับทุกผลิตภัณฑ์ที่คาดให้โมเดลสังเคราะห์ข้อมูลเว็บแบบเรียลไทม์ เรียก API เฉพาะโดเมน หรือจัดการไฟล์และโค้ดแทนผู้ใช้

นี่หมายถึงอะไรสำหรับการอินทิเกรต?

สำหรับวิศวกรที่สร้างผู้ช่วย บอท หรือสายพานอัตโนมัติ ประเด็นคือ M2.5 ไม่ได้แค่ “ค้นหาได้ดีขึ้น” แต่ “ตัดสินใจเรื่องการค้นหาได้ดีขึ้น” นั่นหมายถึงรอบการติดต่อที่น้อยลง โทเค็นสูญเปล่าน้อยลง และโค้ด orchestration ที่เรียบง่ายขึ้นในหลายกรณี

What Are MiniMax M2.5’s Efficiency and Speed Characteristics?

หนึ่งในคุณสมบัติเด่นของ M2.5 คือ “ความเร็วและประสิทธิภาพการอนุมาน”—สิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานจริงที่อัตราผ่านงานมีผลทั้งต่อค่าใช้จ่ายและเวลาแฝง

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

รุ่น “Lightning” ให้ปริมาณงานทัดเทียมโมเดลอย่าง Claude Opus 4.6—แต่สำคัญคือ “ที่ต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว” สิ่งนี้ทำให้ M2.5 รองรับ “เวิร์กโฟลว์เอเยนต์แบบต่อเนื่อง” ได้โดยไม่ต้องแบกรับค่าโทเค็นสูงในช่วงยาวหรือการใช้งานปริมาณมาก

นัยเชิงวิศวกรรม

• “อัตราผ่านงานสูงขึ้น” แปรเป็นการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ที่เร็วขึ้นในลูปพัฒนาและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
• “ประสิทธิภาพโทเค็นที่ดีขึ้น” ลดต้นทุนรวมในงานยาวหลายขั้น เช่น การสร้างเอกสาร แก้บั๊ก และบูรณาการข้ามระบบ
• เมื่อรวมกับบันช์มาร์กการให้เหตุผลสูงของ M2.5 ความมีประสิทธิภาพนี้หมายถึงผลลัพธ์ที่ดีกว่าในต้นทุนเวลารันรวมที่ต่ำกว่าเทียบกับโมเดลแนวหน้าคู่แข่ง

What Does MiniMax M2.5 Cost? — Pricing Breakdown

หนึ่งในมุมที่พลิกเกมของ M2.5 คือ “การตั้งราคา”—วางตำแหน่งเป็น “ทางเลือกคุ้มค่า” ต่อ LLM เชิงพาณิชย์ MiniMax มีตัวเลือกการใช้งานแบบคิดค่าบริการและสมัครสมาชิกที่หลากหลายสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจ เอกสารสาธารณะของบริษัทระบุแนวคิดการคิดเงินสองแบบสำหรับโมเดลข้อความในโปรดักชัน: การสมัครสมาชิกแบบ “Coding Plan” (เล็งเป้ากลุ่มนักพัฒนาที่มีพรอมต์โค้ดปริมาณสม่ำเสมอ) และ “Pay-As-You-Go” สำหรับการใช้งานแบบยืดหยุ่นตามมิเตอร์ Coding Plan ออกแบบมาเพื่อเป็นตัวเลือกค่ารายเดือนราคาถูกสำหรับทีม dev ส่วน PAYG จะคิดตามโทเค็นหรือโปรไฟล์อัตราผ่านงานที่เลือก

Coding Plan ทำงานอย่างไร?

Coding Plan ถูกนำเสนอเป็นแพ็กเกจรายเดือนที่รวมจำนวน “พรอมต์” หรือเซสชันคงที่ภายในช่วงเวลา (ตัวอย่างในเอกสารมีระดับ starter/plus/max โดยมีโควตาพรอมต์ทุกๆ 5 ชั่วโมงต่างกัน) เหตุผลที่ระบุคือมอบโครงสร้างต้นทุนที่คาดการณ์ได้สำหรับทีม dev ที่พึ่งหลายเซสชันช่วยเขียนโค้ดสั้นๆ บ่อยๆ มากกว่าคำขอเดี่ยวที่ปริมาณสูง

โครงสร้างราคาโทเค็น

อัตราราคาโทเค็นเหล่านี้ช่วย “ทำให้เศรษฐศาสตร์เอเยนต์ AI เป็นประชาธิปไตย” เปิดโอกาสให้โมเดลรันต่อเนื่องในระดับองค์กรโดยไม่เจออุปสรรคด้านต้นทุน เหมือนระบบปิดบางรายที่คิดราคาเอาต์พุตสูงกว่า 10×–30×

ต้นทุนการเดินเครื่องรายชั่วโมง

โดยใช้รุ่น Lightning (100 TPS) การเอาต์พุตต่อเนื่องคงที่โดยประมาณ:

• สร้างได้ ~360,000 โทเค็นต่อชั่วโมง
• Output cost = 360,000/1M × $2.40 ≈ $0.86
• Input cost เพิ่มอีกเล็กน้อย รวมเป็น ~“$1/ชั่วโมง” สำหรับต้นทุนเอาต์พุตต่อเนื่อง

นี่ถูกกว่า “หลายลำดับขั้น” เมื่อเทียบกับโมเดลแนวหน้าทั่วไป ทำให้การดำเนินงานเอเยนต์แบบเปิดตลอดเวลาเป็นไปได้ในเชิงเศรษฐศาสตร์สำหรับธุรกิจ

มองหาวิธีใช้ M2.5 ที่ถูกลง

เพลิดเพลินกับส่วนลดของ Minimax-M2.5 เมื่อใช้งาน CometAPI:

How do you get started with MiniMax M2.5

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลได้ที่ไหน?

MiniMax เผยแพร่เอกสารและคู่มือแพลตฟอร์มสำหรับการอินทิเกรต M2.5 ผ่าน API (เอกสารแพลตฟอร์มมีคู่มือสำหรับข้อความ โค้ด และโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือ) โมเดลยังมีอยู่ในไลบรารีและรีจิสทรีของบุคคลที่สามบางราย (เช่น ไลบรารีบางแพลตฟอร์มมีรุ่น M2.5 สำหรับใช้งานคลาวด์และทดลองแบบโลคัล) นั่นหมายความว่านักพัฒนาสามารถเรียก M2.5 ผ่านเอ็นด์พอยต์ API ทางการของ MiniMax หรือใช้ทูลของบุคคลที่สามที่รองรับตามความพร้อม

รูปแบบการอินทิเกรตที่พบบ่อย

1. ผู้ช่วยใน IDE/ตัวแก้ไข — ผูก M2.5 เข้ากับปลั๊กอิน IDE เพื่อให้คำเติมอัตโนมัติ ตัวอธิบาย และการสร้าง test case ใช้การสมัคร “Coding Plan” หากคาดว่ามีเซสชันนักพัฒนาสั้นๆ ถี่ๆ
2. การ orchestration แบบเอเยนต์ — ฝัง M2.5 เป็นสมองตัดสินใจในระบบ orchestration ที่มีหลายเครื่องมือ; อาศัยพฤติกรรมเรียกเครื่องมือที่แข็งแกร่งเพื่อจัดการการกระทำภายนอก (API, คิวรีฐานข้อมูล, test runner) กำหนดสคีมาของ payload สำหรับ API ให้ชัดเจนเพื่อลดการเดา
3. การค้นหา + การเสริมบริบท — ผสานชั้นสืบค้นเล็กๆ (vector store + reranker) เพื่อลดโทเค็นบริบทขณะยังคงความเกี่ยวข้องสำหรับคำถามเอกสารยาว ความสามารถบันช์มาร์กด้านการค้นหาที่แข็งแกร่งของ M2.5 ทำให้เข้าคู่กับการสร้างที่เสริมด้วยการสืบค้นได้อย่างเป็นธรรมชาติ
4. การแปลงโค้ดแบบแบตช์ — ใช้โมเดลสำหรับรีแฟกเตอร์จำนวนมากหรือสร้างเทสอัตโนมัติด้วยงานแบบแบตช์ ซึ่งต้นทุนต่อชั่วโมงและการตั้งค่าอัตราผ่านงานมีความสำคัญต่อเศรษฐศาสตร์ของโมเดลเป็นพิเศษ

เคล็ดลับเชิงปฏิบัติให้ได้ผลดียิ่งขึ้น

• ใช้ตัวอย่างแบบ few-shot ที่สะท้อนโฟลว์นักพัฒนา (อินพุต รูปแบบเอาต์พุตที่ต้องการ เคสล้มเหลว) เพื่อเพิ่มความถูกต้องสำหรับพรอมต์ด้านโค้ดหรือการเรียกเครื่องมือ
• กำหนดอินเทอร์เฟซเครื่องมือให้ตายตัวด้วย schema validation เพื่อให้เมื่อ M2.5 เรียก API ระบบจะรับเฉพาะ payload ที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว
• เฝ้าดูการใช้โทเค็น และตั้งกลไกป้องกัน (เช่น ขีดจำกัดโทเค็นต่อการเรียก) เพื่อเลี่ยงค่าใช้จ่ายบานปลาย
• วัดอัตราความสำเร็จ (เช่น อัตราทดสอบผ่านของโค้ดที่สร้าง) แทนที่จะพึ่งเมตริกคุณภาพเชิงความรู้สึกเพียงอย่างเดียว

Conclusion

MiniMax M2.5 คือก้าวที่ใช้งานจริงในช่อง “เอเยนต์ + โค้ด” ของโมเดลขนาดใหญ่: ผสานบันช์มาร์กโค้ดที่แข็งแกร่ง การรองรับการใช้เครื่องมือแบบสอดแทรกอย่างชัดเจน และการปรับปรุงเชิงปฏิบัติการที่มุ่งลดโทเค็นและเวลาในเวิร์กโฟลว์จริง สำหรับทีมที่โฟกัสการทำงานอัตโนมัติเพื่อเพิ่มผลิตภาพ dev การสร้างโค้ด และ orchestration หลายเครื่องมือ M2.5 ควรค่าแก่การนำมาทดลอง—โดยเฉพาะเมื่อความคุ้มค่าคือตัวตั้ง สำหรับทีมที่ต้องการที่สุดของที่สุดในทุกบันช์มาร์กเฉพาะทางโดยไม่มองต้นทุน รุ่นพรีเมียมอาจยังให้ข้อได้เปรียบเล็กน้อย; แต่สมดุลต้นทุน/ประสิทธิภาพทำให้ M2.5 น่าดึงดูดสำหรับการใช้งานโปรดักชันในสถานการณ์จริงจำนวนมาก

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง MInimax-M2.5 ผ่าน CometAPI ได้แล้ว เริ่มต้นโดยสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู API guide สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบว่าคุณได้ล็อกอิน CometAPI และได้รับ API key แล้ว CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาทางการอย่างมากเพื่อช่วยการอินทิเกรตของคุณ

Ready to Go?→ สมัคร glm-5 วันนี้ !

หากต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม ติดตามเราได้บน VK, X และ Discord!