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MiniMax M2.5

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MiniMax-M2.5 是一款為真實世界生產力而設計的 SOTA 級大型語言模型。在多元且複雜的真實數位工作環境中受訓的 M2.5,建基於 M2.1 的程式編碼專長,進一步拓展至一般辦公工作,能熟練生成與操作 Word、Excel 與 Powerpoint 檔案、在多元軟體環境之間進行情境切換,並與不同的智能體與人類團隊協作。
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MiniMax‑M2.5 的技術規格

FieldClaim / value
Model nameMiniMax-M2.5(正式發佈版本,2026 年 2 月 12 日)。
Architecture專家混合(Mixture-of-Experts,MoE)Transformer(M2 系列)。
Total parameters~2300 億(MoE 總容量)。
Active (per-inference) parameters~100 億每次推理被啟用(稀疏啟用)。
Input types文字與程式碼(原生支援多檔案程式碼脈絡)、工具呼叫 / API 工具介面(代理式工作流程)。
Output types文字、結構化輸出(JSON/工具呼叫)、程式碼(多檔案)、Office 成果物(透過工具鏈產出 PPT/Excel/Word)。
Variants / modesM2.5(高準確度/能力)與 M2.5-Lightning(相同品質、較低延遲 / 較高 TPS)。

什麼是 MiniMax‑M2.5?

MiniMax‑M2.5 是 M2.x 系列以「實際生產力與代理式工作流程」為核心的旗艦更新。此版本著重於改進任務分解、工具/搜尋整合、程式碼生成忠實度,以及針對延展、多步驟問題的 Token 效率。該模型提供標準版與低延遲的「lightning」變體,以滿足不同部署取捨。


MiniMax‑M2.5 的主要特性

  1. 以代理為先的設計:在多階段任務(搜尋、工具呼叫、程式碼執行框架)中具備更佳的規劃與工具編排能力。
  2. Token 效率:相較於 M2.1,單任務的 Token 消耗有報告顯示下降,有助於長工作流程的端到端成本降低。
  3. 更快的端到端完成時間:供應商基準測試顯示,在代理式程式設計評測上,平均任務完成時間比 M2.1 快約 ~37%。
  4. 強大的程式碼理解:以多語言程式碼語料調校,支援穩健的跨語言重構、多檔案編輯與倉庫級推理。
  5. 高吞吐量服務:面向高 token/sec 的生產部署,適用於持續運行的代理工作負載。
  6. 針對延遲與性能取捨的變體:M2.5‑lightning 在較低運算與資源占用下提供更低延遲,適合互動情境。

基準表現(據報告)

供應商報告的亮點 — 代表性指標(發佈版):

  • SWE‑Bench Verified:80.2%(供應商測試工具上的通過率)
  • BrowseComp(搜尋與工具使用):76.3%
  • Multi‑SWE‑Bench(多語言程式設計):51.3%
  • 相對速度 / 效率:在供應商測試中,相較 M2.1,端到端完成快約 ~37%;在部分評測中搜尋/工具輪次約減少 20%。

解讀:上述數據顯示 M2.5 在所引用的基準中,與業界領先的代理/程式碼模型相當或接近。基準由供應商報告,並被生態系多方轉述與重現——除非經獨立重現,應視為在供應商的測試環境/設定下量測的結果。


MiniMax‑M2.5 與同儕比較(精簡)

DimensionMiniMax‑M2.5MiniMax M2.1Peer example (Anthropic Opus 4.6)
SWE‑Bench Verified80.2%~71–76%(因測試支架而異)可比(Opus 報告接近頂尖結果)
Agentic task speed相較 M2.1 快 37%(供應商測試)基準在特定測試支架上有類似速度
Token efficiency較 M2.1 提升(單任務 Token 較低)Token 使用較高具競爭力
Best use生產級代理式工作流程、程式碼管線同系列的早期世代擅長多模態推理與安全調校任務

供應商說明:比較來自發佈資料與廠商基準報告。小幅差異可能對測試支架、工具鏈與評估協議高度敏感。

代表性企業用例

  1. 儲庫級重構與遷移管線——在多檔案編輯與自動化 PR 修補中保留意圖。
  2. 面向 DevOps 的代理式編排——透過工具整合編排測試、CI 步驟、套件安裝與環境診斷。
  3. 自動化程式碼審查與修復——分流弱點、提出最小更動修補,並準備可重現的測試案例。
  4. 搜尋驅動的資訊擷取——利用 BrowseComp 級別的搜尋能力,多輪探索並摘要技術知識庫。
  5. 生產代理與助理——需要具成本效率與穩定長時推理的連續代理。

如何存取並整合 MiniMax‑M2.5

步驟 1:註冊取得 API 金鑰

登入 cometapi.com。若您尚未成為用戶,請先註冊。登入您的 CometAPI console。取得介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點選「Add Token」,取得金鑰:sk-xxxxx 並提交。

步驟 2:向 minimax-m2.5 API 發送請求

選擇「minimax-m2.5」端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可於我們的網站 API 文件取得。我們的網站同時提供 Apifox 測試以便您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。呼叫位置:Chat 格式。

將您的問題或需求插入 content 欄位——模型將回應此內容。處理 API 回應以取得生成的答案。

步驟 3:擷取並驗證結果

處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後,API 會回傳任務狀態與輸出資料。

常見問題

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

MiniMax-M2.5 針對真實世界的生產力與代理式工作流程進行了最佳化——尤其適用於複雜編碼、多階段規劃、工具調用、搜尋以及跨平台系統開發。其訓練重點在於處理從架構規劃到程式碼審查與測試的完整開發生命週期。

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

與 M2.1 相比,M2.5 在任務拆解、token 效率與速度方面都有顯著提升——例如,在某些代理式基準測試中,完成速度快約 37%,且每項任務消耗的 token 更少。

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

在編碼與代理式任務方面,M2.5 在 SWE-Bench Verified 上達到約 80.2%,在 Multi-SWE-Bench 上約為 51.3%,並在啟用任務規劃與搜尋的情境下於 BrowseComp 上達到約 76.3%——這些結果可與其他供應商的旗艦模型相媲美。

Does MiniMax-M2.5 support multiple programming languages?

是的——M2.5 受訓於超過 10 種程式語言,包括 Python、Java、Rust、Go、TypeScript、C/C++、Ruby 和 Dart,使其能夠在不同生態系中處理多樣化的編碼任務。

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

是的——MiniMax 將 M2.5 定位為可處理涵蓋 Web、Android、iOS、Windows 與 Mac 的全端專案,涵蓋設計、實作、迭代與測試階段。

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

M2.5 可在高 token 吞吐量下運行(例如約 100 tokens/秒),且以輸出價格計算,其成本效率約比許多前沿模型低 10–20 倍,從而可支援代理式工作流程的可擴展部署。

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

MiniMax-M2.5 可透過 API 端點使用(例如標準版與高吞吐量版本),只需在請求中將 minimax-m2.5 指定為模型即可。

What are known limitations or ideal scenarios to avoid?

M2.5 在編碼與代理式任務方面表現出色;相較於專門的創意模型,它在純創意敘事生成方面可能較不專精,因此若用於故事寫作或創意小說,其他模型可能更為合適。

MiniMax M2.5 的功能

探索 MiniMax M2.5 的核心功能,專為提升效能和可用性而設計。了解這些功能如何為您的專案帶來效益並改善使用者體驗。

MiniMax M2.5 的定價

探索 MiniMax M2.5 的競爭性定價,專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費,讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 MiniMax M2.5 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。
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MiniMax M2.5 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源,以簡化您的 MiniMax M2.5 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引,協助您在專案中充分發揮 MiniMax M2.5 的潛力。
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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