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MiniMax M2.5

MiniMax M2.5는 1M context window와 뛰어난 agentic 코딩 능력을 갖춘 SOTA MoE 모델로, 자율 에이전트를 위한 파괴적인 가격을 제시합니다.

Agentic AIMoE 아키텍처코딩 전문가비용 효율성
minimax logominimaxMiniMax M-SeriesFebruary 12, 2026
컨텍스트
1.0M토큰
최대 출력
128K토큰
입력 가격
$0.30/ 1M
출력 가격
$1.20/ 1M
모달리티:TextImage
기능:비전도구스트리밍추론
벤치마크
GPQA
62%
GPQA: 대학원 수준 과학 Q&A. 생물학, 물리학, 화학 분야의 448개 객관식 문제로 구성된 엄격한 벤치마크. 박사 전문가도 65-74%의 정확도만 달성합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 62%점을 기록했습니다.
HLE
28%
HLE: 고급 전문 추론. 전문 분야에서 전문가 수준의 추론을 보여주는 모델의 능력을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 28%점을 기록했습니다.
MMLU
85%
MMLU: 대규모 다중 작업 언어 이해. 57개 학술 과목에 걸쳐 16,000개의 객관식 문제로 구성된 종합 벤치마크. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 85%점을 기록했습니다.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU 프로페셔널 에디션. 더 어려운 10지선다형 형식의 12,032개 문제를 포함하는 MMLU의 향상된 버전. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 76.5%점을 기록했습니다.
SimpleQA
44%
SimpleQA: 사실 정확성 벤치마크. 직접적인 질문에 정확하고 사실적인 응답을 제공하는 모델의 능력을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 44%점을 기록했습니다.
IFEval
87.5%
IFEval: 지시 따르기 평가. 모델이 특정 지시와 제약 조건을 얼마나 잘 따르는지 측정합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 87.5%점을 기록했습니다.
AIME 2025
45%
AIME 2025: 미국 초청 수학 시험. 명문 AIME 시험의 경쟁 수준 수학 문제. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 45%점을 기록했습니다.
MATH
72%
MATH: 수학 문제 해결. 대수, 기하, 미적분 등의 분야를 테스트하는 종합 수학 벤치마크. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 72%점을 기록했습니다.
GSM8k
95.8%
GSM8k: 초등학교 수학 8K. 다단계 추론이 필요한 8,500개의 초등학교 수준 수학 문장제. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 95.8%점을 기록했습니다.
MGSM
92.4%
MGSM: 다국어 초등학교 수학. GSM8k 벤치마크를 10개 언어로 번역한 것. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 92.4%점을 기록했습니다.
MathVista
65%
MathVista: 수학적 시각 추론. 차트, 그래프 등 시각적 요소가 포함된 수학 문제를 푸는 능력을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 65%점을 기록했습니다.
SWE-Bench
80.2%
SWE-Bench: 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크. AI 모델이 오픈소스 Python 프로젝트의 실제 GitHub 이슈를 해결하려고 시도합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 80.2%점을 기록했습니다.
HumanEval
89.6%
HumanEval: Python 프로그래밍 문제. 모델이 올바른 Python 함수 구현을 생성해야 하는 164개의 수작업 프로그래밍 문제. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 89.6%점을 기록했습니다.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: 라이브 코딩 벤치마크. 지속적으로 업데이트되는 실제 프로그래밍 챌린지에서 코딩 능력을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 65%점을 기록했습니다.
MMMU
68%
MMMU: 멀티모달 이해. 대학 수준 문제에서 비전-언어 모델을 테스트하는 대규모 다분야 멀티모달 이해 벤치마크. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 68%점을 기록했습니다.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU 프로페셔널 에디션. 더 도전적인 문제와 더 엄격한 평가를 갖춘 MMMU의 향상된 버전. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 54%점을 기록했습니다.
ChartQA
88%
ChartQA: 차트 질문 응답. 차트와 그래프에 제시된 정보를 이해하고 추론하는 능력을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 88%점을 기록했습니다.
DocVQA
93.2%
DocVQA: 문서 시각 Q&A. 문서 이미지에서 정보를 추출하는 능력을 테스트하는 문서 시각 질문 응답 벤치마크. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 93.2%점을 기록했습니다.
Terminal-Bench
52%
Terminal-Bench: 터미널/CLI 작업. 명령줄 작업을 수행하고 셸 스크립트를 작성하는 능력을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 52%점을 기록했습니다.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: 추상화 및 추론. AGI를 위한 추상화 및 추론 코퍼스 - 새로운 패턴 인식 퍼즐로 유동 지능을 테스트합니다. MiniMax M2.5이 이 벤치마크에서 12%점을 기록했습니다.

MiniMax M2.5 소개

MiniMax M2.5의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

고효율 Frontier Intelligence

MiniMax M2.5는 frontier-class AI 효율성의 중대한 돌파구를 마련했습니다. Mixture-of-Experts (MoE) 모델로서 총 2,300억 개의 parameters를 가진 sparse 아키텍처를 사용하지만, token당 활성화되는 parameters는 100억 개에 불과합니다. 이러한 설계를 통해 글로벌 flagship 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 유지하면서도 훨씬 빠르고 저렴하게 운영할 수 있습니다. 2026년 초에 출시된 이 모델은 AI가 다단계 작업에서 계획, 실행 및 자가 수정을 수행해야 하는 "agentic" 워크로드에 특별히 최적화되어 있습니다.

아키텍처적 Reasoning 및 코딩

M2.5의 가장 독특한 특징 중 하나는 발현된 아키텍처적 사고입니다. 코드를 선형적으로 생성하는 표준 LLM과 달리, M2.5는 파일을 작성하기 전에 프로젝트 계층 구조와 논리 구조를 설계하도록 학습되었습니다. 이러한 능력은 100만 token context window와 결합되어 자율 소프트웨어 엔지니어링, 대규모 코드 리뷰 및 복잡한 레포지토리 관리를 위한 최고의 선택이 됩니다. 10개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하며 초당 최대 100 tokens의 네이티브 throughput을 제공합니다.

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 사용 사례

MiniMax M2.5을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

Agentic 소프트웨어 엔지니어링

Architect mode를 사용하여 샌드박스 환경 내에서 다중 파일 프로젝트를 자율적으로 생성하고 테스트합니다.

고정밀 오피스 자동화

전문적인 재무 모델링을 포함하여 Word, PowerPoint, Excel 전반의 복잡한 작업을 수행합니다.

자율 웹 리서치

정보가 밀집된 웹페이지를 탐색하여 전문가 수준의 정보 검색 및 합성을 수행합니다.

이중 언어 기술 지원

복잡한 디버깅 및 아키텍처 계획을 위해 한국어와 영어 모두에서 원어민 수준의 유창함을 제공합니다.

3D 시뮬레이션 프로토타이핑

단 한 번의 시도로 Three.js와 같은 기능적인 3D 환경 및 대화형 구성 요소를 생성합니다.

엔터프라이즈 코드 리뷰

아키텍처 감독과 함께 10개 이상의 프로그래밍 언어에 대해 포괄적인 코드 리뷰 및 시스템 테스트를 수행합니다.

강점

제한

파괴적인 비용 효율성: 1M tokens당 $0.30/$1.20라는 가격으로, 글로벌 경쟁 모델 비용의 일부만으로 엘리트 지능을 제공합니다.
간헐적인 논리 오류: 초기 'one-shot' 코드에서 복잡한 애니메이션의 논리적 불일치와 같은 기능적 오류가 발생할 수 있습니다.
아키텍처 계획 능력: 코드를 생성하기 전에 프로젝트 계층 구조와 논리 구조를 설계하는 독보적인 능력을 보여줍니다.
지리적 Latency: 아시아 태평양 이외의 지역에 있는 사용자는 로컬 에지 배포 센터가 없을 경우 높은 latency를 경험할 수 있습니다.
압도적인 Inference 속도: 100 TPS의 네이티브 서빙으로 대화형 워크플로우를 위한 가장 빠른 frontier model 중 하나입니다.
지식 공백: 기술적으로는 정확하지만, 3D 생성 시 특정 틈새 실물 객체에 대한 정밀한 묘사에 어려움을 겪을 수 있습니다.
엘리트 코딩 성능: 실제 소프트웨어 엔지니어링에 최적화되어 SWE-Bench Verified에서 80.2%를 달성했습니다.
지시사항 민감도: 다중 파일 확산을 피하도록 구체적으로 prompt를 작성하지 않으면 복잡한 작업에서 '단일 스크립트' 제약을 무시할 수 있습니다.

API 빠른 시작

minimax/minimax-m2.5

문서 보기
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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

MiniMax M2.5에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 MiniMax M2.5에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

"MiniMax M2.5는 훨씬 빠르고 훨씬 저렴한 최상위권 코딩 및 agentic 모델입니다."
WorldofAI
youtube
"M2.5의 속도는 에이전트 루프에서 큰 시너지를 냅니다. 상시 가동되는 프로덕션 워크로드에 최적화되어 있습니다."
MarketingNetMind
reddit
"느린 봇이라기보다 지치지 않는 도우미 같은 느낌입니다. 이 속도는 제 환경에서 진정한 게임 체인저입니다."
bruckout
reddit
"이것은 진정한 게임 체인저로 보입니다... 비용이 독점 flagship 모델의 10분의 1 수준입니다."
Techmeme
facebook
"SWE Bench Verified에서 80.2%에 도달했습니다. 이는 에이전트 경제학의 패러다임을 바꾸는 변화입니다."
jackhnels
x
"아키텍처 계획 모드는 마침내 자율 코딩 에이전트를 개발 팀에서 신뢰할 수 있을 만큼 안정적으로 만들고 있습니다."
logic_pro
hackernews

MiniMax M2.5에 대한 동영상

MiniMax M2.5에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

마침내 지능의 비용이 측정하기조차 민망할 정도로 저렴해진다는 아이디어를 현실로 만들었습니다.

품질이 확실합니다... 복잡한 프론트엔드 애니메이션에서도 놀라울 정도로 기능적입니다.

이 모델은 현재 코딩 benchmark들을 완전히 압도하고 있습니다.

에이전트 루프 중에 스스로를 수정하는 능력이 M2.1과 차별화되는 점입니다.

올해 출시된 어떤 모델에서도 이 정도의 가성비를 본 적이 없습니다.

이전 세대보다 크게 개선된 점은 아키텍트처럼 생각하고 계획하는 M2.5의 능력입니다.

이 모델은 매우 강력한 agentic 코딩 도구가 될 것입니다.

실제 React 컴포넌트를 작성하기 전에 폴더 구조를 어떻게 분해하는지 주목해 보세요.

여기서 보여주는 reasoning 능력은 활성 parameters 수 대비 월등한 성능을 자랑합니다.

자율 개발 에이전트를 구축하고 있다면 당장 이 모델을 테스트해봐야 합니다.

자신의 워크플로우에 사용한다면 코딩에서 꽤 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

그들은 확실히 뒤처지지 않았습니다... 종합적인 성능 면에서 점점 더 가까워지고 있습니다.

multimodal 비전 지원은 일부 독점 모델보다 복잡한 UI 와이어프레임을 더 잘 처리합니다.

에이전트에게는 속도가 순수 지능만큼이나 중요해지는 추세입니다.

M2.5는 글로벌 개발자들을 위한 MiniMax 생태계의 성숙을 의미합니다.

단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

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MiniMax M2.5 프로 팁

MiniMax M2.5을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Architect Mode 활용

모델에게 '아키텍트처럼 계획하라'고 명시적으로 prompt를 입력하여 더 깊은 reasoning과 파일 구조 분해 능력을 활성화하세요.

반복적인 피드백 사용

복잡한 3D 또는 SVG 애니메이션의 경우, 기능적 오류에 대한 피드백을 제공하여 모델의 agentic 자가 수정 능력을 활용하세요.

Prompt Caching 관리

1M context window를 활용할 때 대규모 문서 세트를 캐싱하여 비용을 최대 90%까지 절감하세요.

Lightning Version 전환

실시간 대화형 UI 코딩 시 Lightning 버전을 사용하여 100 TPS 속도를 경험해 보세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Marketing Director, GrowthMetrics

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MiniMax M2.5에 대한 자주 묻는 질문

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