Was kostet MiniMax M2.5?

Das Modell kostet 0,15 $ pro Million input tokens und 1,20 $ pro Million output tokens. Damit ist es deutlich günstiger als die meisten führenden proprietären Modelle.

Wie groß ist das context window?

MiniMax M2.5 unterstützt ein context window von 1.000.000 tokens. Dies ist ideal für die Verwaltung umfangreicher Code-Repositories oder langer Dokumente.

Wie ist der Vergleich zu Claude Opus?

Es erreicht bei Coding-benchmarks mit einem SWE-Bench-Score von 80,2 % das Niveau von Opus 4.6, ist dabei jedoch schneller und günstiger. Es verwendet eine Sparse-Architektur, um diese Effizienz zu gewährleisten.

Gibt es eine schnellere Version?

Ja, die M2.5-HighSpeed-Variante bietet 100 tokens pro Sekunde für 0,30 $ pro Million input tokens. Dies ist für Entwickler-Tools in Echtzeit optimiert.

Unterstützt es function calling?

Ja, es verfügt über eine hohe Genauigkeit bei tool-calling, die auf dem Berkeley Function Calling Leaderboard verifiziert wurde. Dadurch kann es effektiv in externe APIs integriert werden.

Kann ich MiniMax M2.5 lokal ausführen?

Ja, es ist als open-source Modell für die lokale Bereitstellung verfügbar. Sie benötigen ungefähr 400 GB VRAM, um das vollständige 230B-Modell ohne starke Quantisierung auszuführen.

Welche Architektur wird verwendet?

Es nutzt ein Mixture-of-Experts-Design mit insgesamt 230 Milliarden parameters. Bei jedem einzelnen token-Generierungsschritt sind nur 10 Milliarden parameters aktiv.

Die M2.5-Version ist primär auf Text und Code spezialisiert. Für Vision- oder Audio-Aufgaben sollten Sie die spezialisierten multimodal Modelle von MiniMax verwenden.

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 ist ein SOTA MoE-Modell mit 1M context window und erstklassigen agentic Coding-Fähigkeiten zu disruptiven Preisen für autonome Agenten.

Agentic AIMoE-ArchitekturCoding-SpezialistKosteneffizient

minimaxM-series12. Februar 2026

Kontext

1.0MToken

Max. Ausgabe

128KToken

Eingabepreis

$0.30/ 1M

Ausgabepreis

$1.20/ 1M

Modalität:TextImage

Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik

Benchmarks

GPQA

62%

HLE

28%

MMLU

85%

MMLU Pro

76.5%

SimpleQA

44%

IFEval

87.5%

AIME 2025

45%

MATH

72%

GSM8k

95.8%

MGSM

92.4%

MathVista

65%

SWE-Bench

80.2%

HumanEval

89.6%

LiveCodeBench

65%

MMMU

68%

MMMU Pro

54%

ChartQA

88%

DocVQA

93.2%

Terminal-Bench

52%

ARC-AGI

12%

API-Dokumentation anzeigen

Über MiniMax M2.5

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von MiniMax M2.5.

Effiziente Frontier-Architektur

MiniMax M2.5 ist ein hocheffizientes frontier model, das auf einer 230B Mixture-of-Experts (MoE) Architektur basiert. Durch die Aktivierung von nur 10 Milliarden parameters pro Forward-Pass erreicht es Inferenz-Geschwindigkeiten und Preisstrukturen, die nahezu 20-mal effizienter sind als bei proprietären Giganten. Es wurde speziell für agentic intelligence entwickelt und priorisiert strukturierte Logik und mehrstufige Planung gegenüber einfachen Chat-Antworten. Dieses Sparse-Design ermöglicht es dem Modell, hohe Intelligenz ohne den massiven Rechenaufwand herkömmlicher dichter Modelle aufrechtzuerhalten.

Fortschrittliche Coding-Intelligenz

Das herausragende Merkmal des Modells ist die Architekten-Denkweise, die es ihm ermöglicht, Logikstrukturen und Projekthierarchien zu visualisieren, bevor Code generiert wird. Dies macht es besonders effektiv für die autonome Softwareentwicklung, wo es mit einem Score von 80,2 % bei SWE-Bench Verified dem state-of-the-art entspricht. Mit einem 1-Million-token context window kann es gesamte Codebasen aufnehmen, was tiefgreifende Repository-Audits und komplexe System-Refactorings ermöglicht, die bisher kostentechnisch unerschwinglich waren.

Enterprise- und lokale Bereitstellung

MiniMax M2.5 unterstützt über 10 Programmiersprachen und einen nativen Durchsatz von bis zu 100 tokens pro Sekunde in seiner Lightning-Variante. Da es als open-weight Modell verfügbar ist, können Entwickler es lokal bereitstellen, um volle Datensicherheit zu gewährleisten, während sie gleichzeitig Zugriff auf dasselbe logikstarke Reasoning wie bei der gehosteten API haben. Diese Vielseitigkeit macht es zu einer praktischen Wahl sowohl für Cloud-basierte Agenten-Pipelines als auch für On-Premise-Entwickler-Tools.

Anwendungsfälle für MiniMax M2.5

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, MiniMax M2.5 für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Softwareentwicklung

Lösung realer GitHub-Issues und Debugging über mehrere Dateien hinweg mittels Agenten-Frameworks.

Enterprise-Agenten-Pipelines

Betrieb von permanent aktiven Hintergrund-Agenten für Forschung und Datensynthese bei niedrigen API-Kosten.

Modernisierung von Legacy-Code

Refactoring massiver, veralteter Repositories in moderne Frameworks unter Beibehaltung logischer Standards.

Architektonische Code-Reviews

Analyse von Projekthierarchien zur Bereitstellung von Logik-Feedback und strukturellen Optimierungsvorschlägen.

Hochvolumige Dokumentenbearbeitung

Verarbeitung großer Office-Dateien mit hoher Wiedergabetreue für Finanz- und Rechtsmodellierungen.

Low-Latency Entwickler-Tools

Unterstützung von IDE-Erweiterungen und CLI-Tools, die Antwortzeiten im Sub-Sekunden-Bereich erfordern.

Stärken

Einschränkungen

State-of-the-Art Coding-Leistung: Erreicht 80,2 % bei SWE-Bench Verified und entspricht damit der Leistung wesentlich teurerer Modelle.

Geringere Reasoning-Tiefe: Die sparse 10B-Parameter-Aktivierung kann bei extrem spezialisierten Reasoning-Aufgaben gelegentlich hinter dichten Modellen zurückbleiben.

Extreme Kosteneffizienz: Die Preise liegen bei etwa einem Zwanzigstel der wichtigsten Wettbewerber, was groß angelegte Agenten-Deployments wirtschaftlich macht.

Textzentrierter Fokus: Fehlende native Vision- und Audio-Fähigkeiten im Vergleich zu multimodal Modellen wie GPT-4o.

Hoher Durchsatz: Die HighSpeed-Variante liefert 100 tokens pro Sekunde, was doppelt so schnell ist wie bei herkömmlichen Modellen.

Marken-Attribution erforderlich: Die kommerzielle Nutzung der Open-Weights-Version erfordert eine deutliche Nennung der Marke MiniMax.

Verfügbarkeit als Open-Weights: Entwickler können das Modell lokal ausführen, um Datensicherheit und volle Kontrolle über den gesamten Stack zu gewährleisten.

VRAM-Anforderungen: Die lokale Ausführung des vollständigen Modells erfordert High-End-Hardware, sofern keine signifikante Quantisierung genutzt wird.

API-Schnellstart

minimax/minimax-m2.5

Dokumentation anzeigen

minimax SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.MINIMAX_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.minimax.io/v1',
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'minimax-m2.5',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Entwerfe eine Microservices-Architektur für eine Fintech-App.' }],
    temperature: 0.1,
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über MiniMax M2.5 sagen

Sehen Sie, was die Community über MiniMax M2.5 denkt

“Die Preisgestaltung von MiniMax M2.5 ist die eigentliche Nachricht – günstig genug, um die Architektur zu verändern, nicht nur das Budget.”

— PretendAd7988

twitter

“M2.5 erreicht SOTA-Werte bei einem 10B aktiven Parameter-Modell, was bedeutet, dass es schnell und günstig ist.”

— Low-Bread-2346

“Das Modell reduziert die Schwerstarbeit, die Benutzer leisten mussten, nur um Dinge am Laufen zu halten.”

— JamMasterJulian

youtube

“M2.5 erreicht den Durchsatz von Claude Opus 4.6 zu einem Bruchteil der Kosten.”

— Significant-Tap-7854

“M2.5 lokal auf einem Mac Studio auszuführen ist flüssig. Die 10B aktiven params machen wirklich einen Unterschied.”

— MacCoder_X

“Der architektonische Planungsschritt erkennt logische Fehler, bevor überhaupt eine Zeile Code geschrieben wird.”

— dev_mindset

twitter

Videos über MiniMax M2.5

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über MiniMax M2.5

“Es ist fast 20-mal günstiger als die führenden proprietären Optionen.”

“Dies ist ein erstklassiges Coding- und Agentic-Modell, das viel schneller und drastisch günstiger ist.”

“Die Leistung bei SWE-bench verified katapultiert es wirklich in die Elite-Kategorie.”

“Sie erhalten frontier intelligence bei Open-Source-Hardwareanforderungen.”

“Die MoE-Architektur hier ist perfekt für Coding-Aufgaben mit niedriger latency abgestimmt.”

“MiniMax bietet das Modell zu 3 % der Kosten von Opus 4.6 bei output tokens an.”

“Die Kosten für Intelligenz nähern sich inzwischen tatsächlich den Kosten für Strom an.”

“Es verarbeitet große Repositories im context window, ohne das typische Vergessen inmitten des Dokuments.”

“Für Entwickler-Tools ist die Geschwindigkeit der Lightning-Variante ein riesiger UX-Gewinn.”

“Es ist das erste Mal, dass ich ein so günstiges Modell sehe, das tatsächlich komplexe logische Bugs löst.”

“Es kostet nur 1 $, das Modell kontinuierlich für eine Stunde bei 100 tokens pro Sekunde zu betreiben.”

“Das interne Reasoning glänzt hier besonders, da es sich sofort korrigieren kann.”

“Im Test gegen GPT-4o liefert es konsistent bessere Refactorings über mehrere Dateien hinweg.”

“Die agentic Fähigkeiten sind integriert, kein nachträglicher Einfall im prompt.”

“Es ist angesichts der Input-Preisstufen für kleine Entwickler im Grunde kostenlos.”

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Pro-Tipps für MiniMax M2.5

Expertentipps, um das Beste aus MiniMax M2.5 herauszuholen.

Verwenden Sie die Architekten-Denkweise

Bitten Sie das Modell, eine Projektstruktur zu generieren, bevor Sie den eigentlichen Implementierungscode anfordern.

Nutzen Sie das 1M-Context-Window

Stellen Sie vollständige Dokumentationen oder gesamte Module bereit, um ein globales Verständnis Ihrer Codebasis sicherzustellen.

Verwenden Sie den HighSpeed-Tarif

Wählen Sie den M2.5-HighSpeed-Endpoint, um konstante 100 tokens pro Sekunde für interaktive Agents zu erreichen.

Iterative Verfeinerung

Bitten Sie das Modell, seine anfängliche Ausgabe auf logische Lücken oder Sicherheitslücken zu überprüfen.

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