Szczegóły modelu
MiniMax: MiniMax M2.5
Status: AktywnyDostęp API
Profil techniczny
Kluczowe dane modelu
Pokazujemy wyłącznie dostępne, potwierdzone informacje.
- Okno kontekstu
- 204 800tokenów · dane modelu/API
- Modalność
- Tekst → tekst
Opis modelu
Dołącz do naszej ? WeChat · ? Discord community. MiniMax Agent · ⚡️ API · MCP · MiniMax Website ? Hugging Face · ? Hugging Face API · ? GitHub · ?️ ModelScope · ? Licencja: Modified-MIT
Dziś przedstawiamy nasz najnowszy model, MiniMax-M2.5. Trenowany intensywnie z uczeniem przez wzmacnianie w setkach tysięcy złożonych rzeczywistych środowisk, M2.5 jest SOTA w kodowaniu, agentowym użyciu narzędzi i wyszukiwaniu, pracy biurowej i wielu innych ekonomicznie wartościowych zadaniach, osiągając wyniki 80,2% w SWE-Bench Verified, 51,3% w Multi-SWE-Bench i 76,3% w BrowseComp (z zarządzaniem kontekstem). Trenowany do wydajnego rozumowania i optymalnego dekomponowania zadań, M2.5 wykazuje ogromną szybkość w wykonywaniu złożonych zadań agentowych, kończąc ocenę SWE-Bench Verified 37% szybciej niż M2.1, dorównując szybkości Claude Opus 4.6.
M2.5 to pierwszy model graniczny, w którym użytkownicy nie muszą martwić się o koszty, realizując obietnicę inteligencji zbyt taniej, by ją mierzyć. Kosztuje tylko 1 dolara, aby uruchomić model nieprzerwanie przez godzinę przy szybkości 100 tokenów na sekundę. Przy 50 tokenach na sekundę koszt spada do 0,30 dolara. Mamy nadzieję, że szybkość i opłacalność M2.5 umożliwią innowacyjne nowe aplikacje agentowe.
W ocenach programistycznych MiniMax-M2.5 odnotował znaczne ulepszenia w porównaniu z poprzednimi generacjami, osiągając poziom SOTA. Wydajność M2.5 w zadaniach wielojęzycznych jest szczególnie wyraźna.
Znaczącą poprawą w stosunku do poprzednich generacji jest zdolność M2.5 do myślenia i planowania jak architekt. Tendencja do pisania specyfikacji pojawiła się podczas treningu: przed napisaniem jakiegokolwiek kodu, M2.5 aktywnie dekomponuje i planuje funkcje, strukturę i projekt interfejsu użytkownika projektu z perspektywy doświadczonego architekta oprogramowania.
M2.5 był trenowany na ponad 10 językach (w tym Go, C, C++, TypeScript, Rust, Kotlin, Python, Java, JavaScript, PHP, Lua, Dart i Ruby) w ponad 200 000 rzeczywistych środowisk. Wykraczając daleko poza naprawianie błędów, M2.5 zapewnia niezawodną wydajność w całym cyklu życia rozwoju złożonych systemów: od projektowania systemu od zera i konfiguracji środowiska, przez rozwój systemu od 1 do 10, iterację funkcji od 10 do 90, a na końcu kompleksowy przegląd kodu i testowanie systemu od 90 do 100. Obejmuje projekty full-stack na wielu platformach, w tym Web, Android, iOS i Windows, obejmujące API po stronie serwera, logikę biznesową, bazy danych i nie tylko, a nie tylko dema stron internetowych.
Ostatnia aktualizacja: 2026-08-18
Szybka opinia
Czy ten model pomógł Ci w realnym zadaniu? To zajmuje jedno kliknięcie. Szczegółowa ocena jest opcjonalna.
Brak szybkich opinii.
API i ceny
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API.
Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
| Dostawca API | Wejście / 1 mln tokenów | Wyjście / 1 mln tokenów | Pozostałe stawki źródłowe | Możliwości |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter | 0,817 zł / 1 mln tokenów | 3,34 zł / 1 mln tokenów | Cache odczyt: 0,186 zł / 1 mln tokenów | Brak danych |
Ceny API są źródłowymi stawkami dostawcy, przeliczonymi na PLN według ostatniego zapisanego kursu średniego USD NBP. Stawki tokenowe pokazujemy za 1 mln tokenów. Dla obrazu, wyszukiwania, cache, reasoning i żądań zachowujemy jednostkę przekazaną przez API. Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17.
Język polski
Wsparcie języka polskiego: deklarowane. Jakość języka polskiego: NIEZWERYFIKOWANA.
Dyskusja o modelu
Komentarze dotyczące praktycznego użycia tego modelu.
Nie ma jeszcze zatwierdzonych komentarzy.
Historia modelu
Wykres pokazuje wyłącznie porównywalne punkty głównego rankingu. Tabela zawiera wynik, pozycję, dane źródłowe i stan każdego dnia.
Dane porównywalne
Historia wyniku AI-TOP
Seria używa snapshotów głównego rankingu z metodologii 1.2.
Skala adaptacyjna: obserwowany zakres 65,0–66,5 pkt / 100.
- Wynik AI-TOP
| Data | Wynik AI-TOP | Miejsce | Dane źródłowe | Metodologia | Stan dnia |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-18 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-17 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-16 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-15 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-14 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-13 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-12 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-11 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-10 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-09 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-08 |
|
| — |
|
|
| 2026-08-07 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-26 |
|
|
|
|
|
| 2026-07-25 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-22 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-21 | — | — |
| — |
|
| 2026-07-20 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-19 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-18 |
|
| — |
|
|
| 2026-07-17 | — | — |
| — |
|