MiniMax M2.5

编码与智能体领域 SOTA,专为 Agent Universe 而设计

显著增强多语言编程能力,致力于提升真实世界复杂任务中的表现。

Research

性能基准测试

相比于前代模型,M2.5 在处理 Agentic 任务时也展现出了更高的决策成熟度:它学会了用更精准的搜索轮次和更优的 token 效率去解决问题。

M2.5 在 Word、PPT、Excel 金融建模等 workspace 高阶场景中取得了显著的能力提升, 在与主流模型的对比中,它取得了 59.0% 的平均胜率。

结合强化学习优化的任务拆解能力与 thinking token 效率,使 M2.5 在完成复杂任务的速度与成本上具备显著优势。

M2.5 提供 100 TPS 与 50 TPS 两个版本,输出价格仅为同级别模型的 1/10 至 1/20,万元级预算即可支撑多个 Agent 全年无休运行,真正实现无成本约束的规模化 Agent 部署。

Coding核心测试评分 开源SOTA

M2.5 达到了行业第一档模型的水平,在多语言相关的任务Multi-SWE-Bench上,M2.5 达到了行业最好的水平。

Value Icon

M2.5 实战案例

看看 M2.5 能做什么

以下示例均由 MiniMax M2.5一次生成,点击卡片可放大查看

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高端模块化猫隧道系统电商网站,具有电影级自动播放主视频、斯堪的纳维亚极简主义与侘寂美学相结合的设计风格,采用网格布局和建筑摄影风格的产品展示

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Claude CodeRoo CodeKilo CodeClineCodex CLIOpenCodeDroidTRAEGrok CLICursor
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01 / 接入方式

API 快速接入

提供 M2.5 和 M2.5-lightning 两个版本 API,结果完全一致,后者速度更快。全面支持自动 Cache,无需设置,自动生效。

PYTHONCURL
import requests
url = "https://api.minimaxi.com/v1/text/chatcompletion_v2"
payload = {
"model": "MiniMax-M2.5",
"messages": [
{"role": "user", "content": "你好"}
]
}
headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
v2.1 API Connected
main.py

02 / 接入方式

For AI Coding Tools

模型权重已在 HuggingFace 全面开源。推荐使用 vLLM 或 SGLang 部署以获得最佳性能。

01 /

订阅 Coding Plan

价格不变,性能显著提升。Coding Plan 用户将自动享受更高的推理速度。

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02 /

开放平台接入

支持标准版 M2.5 和高 TPS 版本 M2.5-lightning。Coding Plan 用户将自动获得更大的 lightning 资源配额。

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03 /

MiniMax Agent 接入

基于 M2.5 的通用 Agent 平台已全面开放。无需任何开发即可体验最佳的编程辅助和逻辑推理能力。

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03 /

开源与本地部署

我们致力于回馈社区。M2.5 已同步在 HuggingFace 和 GitHub 上开源,支持私有集群部署和微调。

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03 / 接入方式

本地私有化部署

模型权重已在 HuggingFace 全面开源。推荐使用 SGLang 或 vLLM 部署以获得最佳性能,同时支持 Transformers 和 Ktransformers。