Was unterscheidet MiniMax M2.5 von früheren Versionen?

M2.5 führt signifikante Verbesserungen im „architektonischen Denken“ ein, was es dem model ermöglicht, komplexe mehrstufige Workflows vor der Ausführung zu planen – ein gewaltiger Sprung gegenüber M2.1.

Wie viel kostet die MiniMax M2.5 API?

Der Preis liegt bei $0,30 pro Million input tokens und $1,20 pro Million output tokens, was etwa 1/10 der Kosten proprietärer Wettbewerber entspricht.

Wie groß ist das maximale context window?

MiniMax M2.5 unterstützt ein gewaltiges context window von 1.000.000 tokens, ideal für die Analyse langer Dokumente und das Management umfassender Repositories.

Unterstützt es Bild- oder Vision-Inputs?

Ja, M2.5 bietet volle Vision-Unterstützung und kann UI-Mockups, Diagramme und visuelle Daten für multimodal reasoning-Aufgaben analysieren.

Wie schnell ist das model in Bezug auf tokens pro Sekunde?

Die Lightning-Version liefert nativ 100 tokens pro Sekunde, während die Standard-Version mit 50 tokens pro Sekunde arbeitet.

Ist MiniMax M2.5 besser als GPT-5?

Während es aktuelle Top-Modelle in coding-spezifischen benchmarks wie SWE-Bench Verified übertrifft, kann es bei wissenschaftlichem Fachwissen auf PhD-Niveau (GPQA) leicht zurückliegen.

Wie kann ich auf das model zugreifen?

Der Zugriff ist über die MiniMax Open Platform, das Vercel AI Gateway und lokales Serving über Tools wie Ollama möglich.

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 ist ein SOTA MoE-model mit einem 1M context window und herausragenden agentic Coding-Fähigkeiten zu disruptiven Preisen für autonome agents.

Agentic AIMoE-ArchitekturCoding-SpezialistKosteneffizient

minimaxMiniMax M-Serie12. 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.

Hocheffiziente Frontier-Intelligenz

MiniMax M2.5 stellt einen bedeutenden Durchbruch in der Effizienz von frontier-class KI dar. Als Mixture-of-Experts (MoE) model nutzt es eine sparse-Architektur mit insgesamt 230 Milliarden parameters, aktiviert jedoch nur 10 Milliarden parameters pro token. Dieses Design ermöglicht eine Performance, die mit globalen flagship-Modellen konkurriert, während der Betrieb deutlich schneller und kostengünstiger bleibt. Veröffentlicht Anfang 2026, ist es speziell für „agentic“ Workflows optimiert, bei denen KI über mehrstufige Aufgaben hinweg planen, ausführen und sich selbst korrigieren muss.

Architektonisches Reasoning und Coding

Eines der markantesten Merkmale von M2.5 ist sein emergentes architektonisches Denken. Im Gegensatz zu Standard-LLMs, die Code linear generieren, ist M2.5 darauf trainiert, Projekthierarchien und Logikstrukturen zu entwerfen, bevor Dateien geschrieben werden. Diese Fähigkeit, kombiniert mit einem 1-Million-token context window, macht es zur ersten Wahl für autonomes Software-Engineering, groß angelegte Code-Reviews und komplexes Repository-Management. Es unterstützt über 10 Programmiersprachen und bietet einen nativen throughput von bis zu 100 tokens pro Sekunde.

Anwendungsfälle für MiniMax M2.5

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

Agentic Software Engineering

Autonome Erstellung und Tests von Multi-File-Projekten in Sandbox-Umgebungen im Architect Mode.

Hochpräzise Büroautomatisierung

Ausführung komplexer Aufgaben in Word, PowerPoint und Excel, einschließlich professioneller Finanzmodellierung.

Autonome Web-Recherche

Navigation durch informationsdichte Webseiten zur Durchführung von Informationsbeschaffung und Synthese auf Expertenniveau.

Bilingualer technischer Support

Native Sprachkompetenz in Chinesisch und Englisch für komplexes Debugging und architektonische Planung.

3D-Simulations-Prototyping

Erstellung funktionaler 3D-Umgebungen und interaktiver Komponenten wie Three.js in einem einzigen Durchgang.

Enterprise Code Review

Durchführung umfassender Code-Reviews und Systemtests über mehr als 10 Programmiersprachen hinweg mit architektonischer Aufsicht.

Stärken

Einschränkungen

Disruptive Kosteneffizienz: Mit $0,30/$1,20 pro 1M tokens bietet es Elite-Intelligenz zu einem Bruchteil des Preises globaler Wettbewerber.

Gelegentliche Logikfehler: Initialer „One-Shot“-Code kann Funktionsfehler wie Logik-Inkonsistenzen in komplexen Animationen enthalten.

Architektonische Planung: Das model zeigt eine einzigartige Fähigkeit, Projekthierarchien und Logikstrukturen vor der Code-Generierung zu entwerfen.

Geografische Latenz: Nutzer außerhalb der Region Asien-Pazifik könnten ohne lokale Edge-Deployment-Zentren eine höhere latency erleben.

Extreme inference-Geschwindigkeit: Natives Serving mit 100 TPS macht es zu einem der schnellsten frontier-class-Modelle für interaktive Workflows.

Lücken im Weltwissen: Obwohl technisch präzise, kann es gelegentlich Schwierigkeiten bei der exakten Ausrichtung auf nischige reale Objekte in 3D-Generationen haben.

Herausragende Coding-Performance: Speziell für reales Software-Engineering optimiert, erreicht es 80,2 % bei SWE-Bench Verified.

Instruktions-Sensibilität: Kann „Single-Script“-Einschränkungen bei komplexen Aufgaben ignorieren, sofern nicht sehr spezifisch aufgefordert wird, Multi-File-Strukturen zu vermeiden.

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.chat/v1",
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "minimax-m2.5",
    messages: [{ role: "user", content: "Plan like an architect and code a 3D Formula 1 car drifting." }],
  });
  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

"MiniMax M2.5 ist ein erstklassiges Coding- und agentic-model, das viel schneller und drastisch günstiger ist."

— WorldofAI

youtube

"Die Geschwindigkeit von M2.5 potenziert sich in agent-loops schnell. Es ist speziell für Always-on-Produktions-Workloads konzipiert."

— MarketingNetMind

"Es fühlt sich eher wie ein unermüdlicher Helfer an als wie ein langsamer Bot. Die Geschwindigkeit ist ein echter Gamechanger für mein Setup."

— bruckout

"Das sieht nach einem echten Gamechanger aus... die Kosten betragen nur ein Zehntel der proprietären flagship-Modelle."

— Techmeme

facebook

"Es erreicht 80,2 % auf SWE Bench Verified. Das ist eine massive Verschiebung für die agent-Ökonomie."

— jackhnels

"Der architektonische Planungsmodus macht autonome Coding-agents endlich zuverlässig genug für Entwicklerteams."

— logic_pro

hackernews

Videos über MiniMax M2.5

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

“„Macht die Idee von Intelligenz, die ‚too cheap to meter‘ ist, endlich wirklich realistisch.“”

“„Die Qualität ist definitiv vorhanden... bemerkenswert funktional selbst bei komplexen Frontend-Animationen.“”

“„Dieses model verspeist Coding-benchmarks momentan förmlich zum Frühstück.“”

“„Seine Fähigkeit zur Selbstkorrektur während des agent-loops ist das, was es von M2.1 unterscheidet.“”

“„Ich habe dieses Jahr bei keinem anderen Release ein solches Preis-Leistungs-Verhältnis gesehen.“”

“„Eine signifikante Verbesserung gegenüber früheren Generationen ist die Fähigkeit von M2.5, wie ein Architekt zu denken und zu planen.“”

“„Dieses Ding wird sich als ein sehr, sehr potentes agentic Coding-Tool herausstellen.“”

“„Beachten Sie, wie es die Ordnerstruktur aufschlüsselt, bevor es die eigentlichen React-Komponenten schreibt.“”

“„Die reasoning-Fähigkeiten liegen hier weit über seinem Gewicht an aktiven parameters.“”

“„Wenn Sie autonome Dev-Agents bauen, müssen Sie dieses model sofort testen.“”

“„Wenn Sie dies für Ihren eigenen Workflow nutzen, werden Sie wahrscheinlich ziemlich gute Ergebnisse beim Coding erzielen.“”

“„Sie fallen definitiv nicht zurück... sie kommen in Bezug auf die Gesamtleistung immer näher.“”

“„Die multimodale Vision-Unterstützung verarbeitet komplexe UI-Wireframes besser als einige proprietäre Modelle.“”

“„Wir sehen einen Trend, bei dem Geschwindigkeit für Agents genauso wichtig wird wie reine Intelligenz.“”

“„M2.5 repräsentiert die Reifung des MiniMax-Ökosystems für globale Entwickler.“”

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Pro-Tipps für MiniMax M2.5

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

Architect Mode nutzen

Fordern Sie das model explizit auf, „wie ein Architekt zu planen“, um sein tieferes reasoning und die Dekonstruktion von Dateistrukturen zu aktivieren.

Iteratives Feedback einsetzen

Geben Sie bei komplexen 3D- oder SVG-Animationen Feedback zu Funktionsfehlern, um die agentic Selbstkorrektur des Modells zu nutzen.

Prompt-Caching verwalten

Nutzen Sie das 1M context window aus, indem Sie große Dokumentationssets cachen, um die Kosten um bis zu 90 % zu senken.

Lightning-Version umschalten

Verwenden Sie die Lightning-Version für interaktives UI-Coding in Echtzeit, um Geschwindigkeiten von 100 TPS zu erreichen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Founder, DataDriven.io

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