MiniMax‑M2.5 کی تکنیکی خصوصیات
| Field | Claim / value |
|---|---|
| Model name | MiniMax-M2.5 (پروڈکشن ریلیز، 12 فروری، 2026)۔ |
| Architecture | Mixture-of-Experts (MoE) Transformer (M2 family)۔ |
| Total parameters | ~230 billion (کل MoE capacity)۔ |
| Active (per-inference) parameters | ~10 billion activated per inference (sparse activation)۔ |
| Input types | متن اور کوڈ (multi-file code contexts کے لیے مقامی سپورٹ)، tool-calling / API tool interfaces (agentic workflows)۔ |
| Output types | متن، structured outputs (JSON/tool calls)، code (multi-file)، Office artifacts (PPT/Excel/Word via tool chains)۔ |
| Variants / modes | M2.5 (زیادہ درستگی/صلاحیت) اور M2.5-Lightning (وہی معیار، کم latency / زیادہ TPS)۔ |
MiniMax‑M2.5 کیا ہے؟
MiniMax‑M2.5، M2.x فیملی کی فلیگ شپ اپ ڈیٹ ہے، جس کی توجہ حقیقی دنیا کی پیداواری صلاحیت اور agentic workflows پر مرکوز ہے۔ اس ریلیز میں task decomposition، tool/search integration، code generation fidelity، اور طویل، multi-step مسائل کے لیے token efficiency میں بہتری پر زور دیا گیا ہے۔ ماڈل کو ایک standard اور ایک کم latency والی “lightning” variant میں پیش کیا گیا ہے، جو مختلف deployment trade-offs کے لیے موزوں ہیں۔
MiniMax‑M2.5 کی اہم خصوصیات
- Agentic-first design: multi-stage tasks (search, tool calls, code execution harnesses) کے لیے بہتر planning اور tool orchestration۔
- Token efficiency: M2.1 کے مقابلے میں فی task token consumption میں رپورٹ شدہ کمی، جس سے طویل workflows کے لیے end-to-end لاگت کم ہوتی ہے۔
- تیز تر end-to-end completion: provider benchmarking کے مطابق agentic coding evaluations میں اوسط task completion times، M2.1 کے مقابلے میں ~37% زیادہ تیز ہیں۔
- مضبوط code understanding: multi-language code corpora پر tuned، تاکہ cross-language refactors، multi-file edits، اور repository-scale reasoning مضبوط ہو۔
- High throughput serving: ایسے production deployments کے لیے ہدف بنایا گیا ہے جن میں token/sec profiles زیادہ ہوں؛ continuous agent workloads کے لیے موزوں۔
- Latency بمقابلہ power tradeoffs کے لیے variants: interactive scenarios کے لیے M2.5‑lightning کم compute اور footprint کے ساتھ کم latency فراہم کرتا ہے۔
Benchmark performance (reported)
Provider‑reported highlights — representative metrics (release):
- SWE‑Bench Verified: 80.2% (provider benchmark harnesses پر رپورٹ شدہ pass rate)
- BrowseComp (search & tool use): 76.3%
- Multi‑SWE‑Bench (multi‑language coding): 51.3%
- Relative speed / efficiency: provider tests میں SWE‑Bench Verified پر M2.1 کے مقابلے میں end‑to‑end completion ~37% زیادہ تیز؛ کچھ evaluations میں ~20% کم search/tool rounds۔
Interpretation: یہ اعداد و شمار، حوالہ دیے گئے benchmarks پر M2.5 کو industry-leading agentic/code models کے برابر یا ان کے قریب رکھتے ہیں۔ Benchmarks provider کی طرف سے رپورٹ کیے گئے ہیں اور ecosystem کے کئی outlets نے انہیں دوبارہ پیش کیا ہے — جب تک آزادانہ طور پر دوبارہ ثابت نہ ہوں، انہیں provider کے harness/configuration کے تحت ناپے گئے نتائج سمجھا جائے۔
MiniMax‑M2.5 بمقابلہ peers (مختصر موازنہ)
| Dimension | MiniMax‑M2.5 | MiniMax M2.1 | Peer example (Anthropic Opus 4.6) |
|---|---|---|---|
| SWE‑Bench Verified | 80.2% | ~71–76% (harness کے لحاظ سے مختلف) | Comparable (Opus نے near‑top results رپورٹ کیے) |
| Agentic task speed | provider tests میں M2.1 کے مقابلے میں 37% تیز | Baseline | مخصوص harnesses پر ملتی جلتی رفتار |
| Token efficiency | M2.1 کے مقابلے میں بہتر (~فی task کم tokens) | زیادہ token use | Competitive |
| Best use | Production agentic workflows, coding pipelines | اسی فیملی کی پہلے کی generation | multimodal reasoning اور safety‑tuned tasks میں مضبوط |
Provider note: موازنات release materials اور vendor benchmark reports سے اخذ کیے گئے ہیں۔ چھوٹے فرق harness، toolchain، اور evaluation protocol کے لحاظ سے حساس ہو سکتے ہیں۔
Representative enterprise use cases
- Repository‑scale refactors & migration pipelines — multi‑file edits اور automated PR patches میں intent کو برقرار رکھنا۔
- DevOps کے لیے agentic orchestration — tool integrations کے ساتھ test runs، CI steps، package installs، اور environment diagnostics کو orchestrate کرنا۔
- Automated code review & remediation — vulnerabilities کی triage، minimal fixes کی تجویز، اور reproducible test cases کی تیاری۔
- Search‑driven information retrieval — BrowseComp‑level search competence سے technical knowledge bases کی multi‑round exploration اور summarization انجام دینا۔
- Production agents & assistants — ایسے continuous agents جنہیں cost‑efficient، stable long‑running inference درکار ہو۔
MiniMax‑M2.5 تک رسائی اور integration کیسے کریں
Step 1: API Key کے لیے Sign Up کریں
cometapi.com پر لاگ اِن کریں۔ اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں تو پہلے رجسٹر کریں۔ اپنے CometAPI console میں سائن اِن کریں۔ انٹرفیس کی access credential API key حاصل کریں۔ personal center میں API token کے تحت “Add Token” پر کلک کریں، token key حاصل کریں: sk-xxxxx اور submit کریں۔
Step 2: minimax-m2.5 API کو Requests بھیجیں
API request بھیجنے کے لیے “minimax-m2.5” endpoint منتخب کریں اور request body سیٹ کریں۔ request method اور request body ہماری ویب سائٹ کی API doc سے حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ سہولت کے لیے ہماری ویب سائٹ Apifox test بھی فراہم کرتی ہے۔ <YOUR_API_KEY> کو اپنے اکاؤنٹ کی اصل CometAPI key سے replace کریں۔ Where to call it: Chat format۔
اپنا سوال یا request content field میں درج کریں—ماڈل اسی کا جواب دے گا۔ generated answer حاصل کرنے کے لیے API response کو process کریں۔
Step 3: Results کو Retrieve اور Verify کریں
generated answer حاصل کرنے کے لیے API response کو process کریں۔ processing کے بعد، API task status اور output data کے ساتھ response دیتی ہے۔