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目录
Model catalogMiniMax M2.5
MI

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5

Release date: 2026-02-12更新于: 2026-02-13 22:29:531,085
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
2290.0亿
Context length
128K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

MiniMax M2.5

Model basics

Reasoning traces
Supported
Context length
128K tokens
Max output length
No data
Model type
推理大模型
Release date
2026-02-12
Model file size
230GB
MoE architecture
Yes
Total params / Active params
2290.0B / 100B
Knowledge cutoff
No data
Inference modes
常规模式(Non-Thinking Mode)思考模式(Thinking Mode)
MiniMax M2.5

Open source & experience

Code license
Modified MIT License
Weights license
Modified MIT License- 免费商用授权
GitHub repo
https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2.5
Hugging Face
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5
Live demo
https://agent.minimax.io/
MiniMax M2.5

Official resources

Paper
MiniMax M2.5: Built for Real-World Productivity.
DataLearnerAI blog
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MiniMax M2.5

API details

API speed
3/5
💡Default unit: $/1M tokens. If vendors use other units, follow their published pricing.
Learn about pricing modes
Standard
TypeConditionInputOutput
Text-$0.300/ 1M$2.40/ 1M
Turbo
TypeConditionInputOutput
Text-$0.150/ 1M$1.20/ 1M
MiniMax M2.5

Benchmark Scores

Tool usage

综合评估

2 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
GPQA DiamondThinking
85.20
24 / 150
HLEThinking
19.40
52 / 99

编程与软件工程

2 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
SWE-bench VerifiedThinking + With tools
80.20
4 / 85
SWE-Bench Pro - PublicThinking + With tools
55.40
2 / 12

数学推理

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
AIME2025Thinking
86.30
46 / 105

Agent能力评测

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
τ²-Bench - TelecomThinking + With tools
97.80
7 / 26

指令跟随

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
IF BenchThinking + With tools
70
6 / 23

AI Agent - 信息收集

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
BrowseCompThinking + With tools
76.30
5 / 25

AI Agent - 工具使用

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
Terminal Bench 2.0Thinking + With tools
51.70
8 / 18

生产力知识

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
GDPval-AAThinking
36
6 / 6

长上下文能力

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
AA-LCRThinking
69.50
2 / 6
查看评测深度分析与其他模型对比
MiniMax M2.5

Publisher

MiniMaxAI
MiniMaxAI
View publisher details
MiniMax M2.5

Model Overview

MiniMax M2.5是由稀宇科技(MiniMax)开发的一款大语言模型,于2026年2月12日正式上线。该模型激活参数量为10B,总参数量未公开,采用大规模强化学习训练,支持超过10种编程语言,包括Python、Java、JavaScript等。 其设计重点在于为Agent场景提供生产级支持,强调在真实复杂环境中的应用。

模型能力方面,MiniMax M2.5在编程、工具调用、搜索和办公生产力场景中表现出色。在编程领域,它支持全栈开发,覆盖Web、Android、iOS等多平台,能够从系统设计到代码审查的全流程处理;在SWE-Bench Verified基准测试中得分80.2%,Multi-SWE-Bench得分51.3%。 在工具调用和搜索方面,BrowseComp得分76.3%,优化了任务拆解和token消耗,相比上一代M2.1,完成任务速度提升37%。 在办公场景中,它处理Word、PPT、Excel等高阶任务,在GDPval-MM评测中平均胜率59.0%。 推理速度可达100 TPS,是部分主流模型的两倍左右。

外部评价显示,该模型在编程和Agentic性能上与Claude Opus 4.6相当,在某些基准测试中接近或超过国际顶尖水平。 用户反馈指出,其在工具调用和响应速度上表现良好,但复杂任务处理可能需更精确提示。 在BridgeBench基准中得分59.7%,略低于Claude Opus 4.6的60.1%,但成本更低。 部分测试显示,长上下文召回平均96.7%,Agent任务总分提升42.8%。 媒体报道称,其性价比高,适用于实际工作场景,但生成结果有时需进一步修改。

使用途径包括通过API接入,支持Anthropic API兼容模式,模型名为MiniMax-M2.5,可用于OpenClaw、Claude Code等工具。 已在MiniMax Agent平台上线,支持全能模式和专家模式,可处理行业研究、金融建模等任务。 定价分为两个版本:100 TPS版本输入0.3美元/百万token,输出2.4美元/百万token;50 TPS版本输出价格为前者的一半。连续运行一小时(100 token/s)成本1美元,(50 token/s)成本0.3美元,相当于部分国际模型的1/10至1/20。

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