MiniMax M2.5의 비용은 얼마인가요?

해당 모델은 입력 토큰 100만 개당 $0.15, 출력 토큰 100만 개당 $1.20의 비용이 발생합니다. 이는 대부분의 flagship 독점 모델보다 훨씬 저렴한 가격입니다.

context window 크기는 어떻게 되나요?

MiniMax M2.5는 1,000,000 토큰의 context window를 지원합니다. 이는 대규모 코드 리포지토리나 긴 문서를 관리하는 데 이상적입니다.

Claude Opus와 비교하면 어떤가요?

SWE-Bench에서 80.2%의 점수를 기록하며 coding benchmark에서 Opus 4.6과 대등한 성능을 보이면서도 더 빠르고 저렴합니다. 이러한 효율성을 유지하기 위해 sparse architecture를 사용합니다.

더 빠른 버전이 있나요?

네, M2.5-HighSpeed 버전은 입력 토큰 100만 개당 $0.30의 비용으로 초당 100 토큰의 속도를 제공합니다. 이는 실시간 개발자 도구에 최적화되어 있습니다.

function calling을 지원하나요?

네, Berkeley Function Calling Leaderboard에서 검증된 높은 tool-calling 정확도를 갖추고 있습니다. 이를 통해 외부 API와 효과적으로 연동할 수 있습니다.

MiniMax M2.5를 로컬에서 실행할 수 있나요?

네, 로컬 배포를 위한 open-weight 모델로 제공됩니다. 전체 230B 모델을 대대적인 양자화 없이 실행하려면 약 400GB의 VRAM이 필요합니다.

어떤 아키텍처를 사용하나요?

총 2,300억 개의 parameters를 가진 Mixture-of-Experts 설계를 활용합니다. 각 토큰 생성 단계에서 실제로 활성화되는 parameters는 100억 개뿐입니다.

M2.5 버전은 기본적으로 텍스트 및 코드 특화 모델입니다. vision이나 오디오 작업의 경우, MiniMax의 특화된 multimodal 모델을 사용해야 합니다.

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5는 1M context window와 최상위 agentic 코딩 기능을 갖춘 SOTA MoE 모델로, 자율 agent를 위한 파격적인 가격을 제공합니다.

Agentic AIMoE 아키텍처코딩 특화비용 효율적

minimaxM-series2026년 2월 12일

컨텍스트

1.0M토큰

최대 출력

128K토큰

입력 가격

$0.30/ 1M

출력 가격

$1.20/ 1M

모달리티:TextImage

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

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 문서 보기

MiniMax M2.5 소개

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

효율적인 Frontier 아키텍처

MiniMax M2.5는 230B Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 구축된 고효율 frontier model입니다. 포워드 패스당 100억 개의 parameters만 활성화함으로써 독점적인 거대 모델 대비 20배 이상 효율적인 inference 속도와 가격 구조를 달성했습니다. 단순한 채팅 완성보다는 구조화된 논리와 단계별 계획을 우선시하여 agentic intelligence를 위해 특별히 설계되었습니다. 이러한 sparse 설계 덕분에 이 모델은 기존 dense 모델들의 엄청난 컴퓨팅 오버헤드 없이도 높은 지능을 유지합니다.

고급 코딩 지능

이 모델의 가장 큰 특징은 코드를 생성하기 전에 논리 구조와 프로젝트 계층을 시각화할 수 있는 아키텍트 마인드셋입니다. 이는 자율 소프트웨어 엔지니어링에 특히 효과적이며, SWE-Bench Verified에서 80.2%의 점수를 기록하며 SOTA 수준의 성능을 보여줍니다. 100만 토큰의 context window를 통해 전체 코드베이스를 입력받을 수 있어, 이전에는 비용 문제로 불가능했던 심층 리포지토리 감사 및 복잡한 시스템 리팩토링이 가능해졌습니다.

엔터프라이즈 및 로컬 배포

MiniMax M2.5는 10개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하며, lightning 변형 모델은 초당 최대 100 토큰의 기본 처리량을 제공합니다. open-weight 모델로 제공되므로 개발자는 호스팅된 API와 동일한 고성능 추론 능력을 유지하면서 데이터 프라이버시를 위해 로컬에 배포할 수 있습니다. 이러한 범용성 덕분에 클라우드 기반 agent 파이프라인과 온프레미스 개발 도구 모두에 실용적인 선택지가 됩니다.

MiniMax M2.5 사용 사례

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

자율 소프트웨어 엔지니어링

agent 도구를 사용하여 실제 GitHub 이슈를 해결하고 다중 파일 디버깅을 수행합니다.

엔터프라이즈 agent 파이프라인

낮은 API 비용으로 연구 및 데이터 합성을 위한 상시 가동 백그라운드 agent를 구동합니다.

레거시 코드 현대화

논리 표준을 유지하면서 방대한 구식 리포지토리를 최신 프레임워크로 리팩토링합니다.

아키텍처 코드 리뷰

프로젝트 계층 구조를 분석하여 논리 피드백 및 구조적 최적화 제안을 제공합니다.

대용량 문서 편집

금융 및 법률 모델링을 위해 대형 오피스 파일을 높은 정확도로 처리합니다.

저지연 개발자 도구

0.1초 미만의 응답 시간이 필요한 IDE 확장 프로그램 및 CLI 도구를 구동합니다.

강점

제한

SOTA 코딩 성능: SWE-Bench Verified에서 80.2% 점수를 달성하여 훨씬 비싼 모델들과 대등한 성능을 발휘합니다.

상대적으로 낮은 추론 깊이: 10B 활성 parameters의 sparse 구조 특성상, 극도로 세부적인 추론 작업에서는 dense 모델보다 뒤처질 수 있습니다.

극강의 비용 효율성: 주요 경쟁사 대비 약 1/20 수준의 가격으로, 대규모 agent 배포를 실현 가능하게 합니다.

텍스트 중심: GPT-4o와 같은 multimodal 모델과 비교했을 때 기본 제공되는 vision 및 오디오 기능이 부족합니다.

높은 throughput: HighSpeed 버전은 기존 모델 대비 두 배 빠른 초당 100 토큰의 속도를 제공합니다.

브랜드 표기 필수: open-weight 버전의 상업적 이용 시 MiniMax 브랜드에 대한 명확한 출처 표기가 필요합니다.

Open-Weight 제공: 개발자가 모델을 로컬에서 실행하여 데이터 프라이버시를 확보하고 전체 스택에 대한 소유권을 가질 수 있습니다.

VRAM 요구 사항: 상당한 양자화를 적용하지 않는 한, 모델 전체를 로컬에서 실행하려면 고성능 하드웨어가 필요합니다.

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.io/v1',
});

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'minimax-m2.5',
    messages: [{ role: 'user', content: '핀테크 앱을 위한 마이크로서비스 아키텍처를 설계해줘.' }],
    temperature: 0.1,
  });
  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 M2.5의 가격이 핵심입니다. 예산뿐만 아니라 아키텍처까지 바꿀 만큼 저렴합니다.”

— PretendAd7988

twitter

“M2.5는 SOTA 수치를 찍으면서도 10B 활성 parameters 모델이라 빠르고 저렴합니다.”

— Low-Bread-2346

“이 모델은 사용자가 작업을 유지하기 위해 해야 했던 무거운 작업을 줄여줍니다.”

— JamMasterJulian

youtube

“M2.5는 Claude Opus 4.6의 throughput을 저렴한 가격에 구현합니다.”

— Significant-Tap-7854

“Mac Studio에서 M2.5를 로컬로 실행하니 매우 빠릅니다. 10B 활성 parameters가 큰 차이를 만드네요.”

— MacCoder_X

“아키텍처 계획 단계에서 코드를 한 줄 쓰기도 전에 논리적 오류를 잡아냅니다.”

— dev_mindset

twitter

MiniMax M2.5에 대한 동영상

MiniMax M2.5에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“최상위 독점 모델보다 거의 20배 저렴합니다.”

“이 모델은 훨씬 빠르고 극단적으로 저렴한 최고 수준의 코딩 및 agentic 모델입니다.”

“SWE-bench verified에서의 성능은 정말 엘리트 등급입니다.”

“open-source 하드웨어 요구 사항으로 frontier 수준의 지능을 경험할 수 있습니다.”

“여기 사용된 MoE 아키텍처는 저지연 코딩 작업에 완벽하게 튜닝되어 있습니다.”

“MiniMax는 출력 토큰 기준으로 Opus 4.6 가격의 3% 수준으로 서비스를 제공합니다.”

“이 지점에서는 지능의 비용이 거의 전기료에 가까워지고 있습니다.”

“문서 중간에 내용을 잊어버리는 현상 없이 대형 리포지토리 context window를 처리합니다.”

“개발자 도구 입장에서 lightning 버전의 속도는 엄청난 UX적 장점입니다.”

“이렇게 저렴한 모델이 복잡한 논리 버그를 해결하는 것을 본 건 처음입니다.”

“초당 100 토큰 속도로 1시간 동안 모델을 지속적으로 실행하는 데 드는 비용이 겨우 1달러입니다.”

“내부 사고 과정(inner thinking)이 즉시 코스 수정이 가능하기 때문에 여기서 빛을 발합니다.”

“GPT-4o와 비교했을 때 일관되게 더 나은 다중 파일 리팩토링 결과를 보여줍니다.”

“agentic 기능이 단순히 prompt에 덧붙여진 것이 아니라 내장되어 있습니다.”

“입력 가격 계층을 고려하면 소규모 개발자들에게는 사실상 무료입니다.”

단순한 프롬프트 이상

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MiniMax M2.5 프로 팁

MiniMax M2.5을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

아키텍트 마인드셋 채택

실제 구현 코드를 요청하기 전에 먼저 프로젝트 구조를 생성하도록 모델에 지시하세요.

1M context 활용

코드베이스에 대한 전체적인 파악을 위해 전체 문서나 전체 모듈을 제공하세요.

HighSpeed 플랜 사용

인터랙티브 agent를 위해 초당 100 토큰의 안정적인 속도를 제공하는 M2.5-HighSpeed 엔드포인트를 선택하세요.

반복적인 개선

모델에게 출력된 초기 결과물에서 논리적 결함이나 보안 취약점이 있는지 검토하도록 요청하세요.

후기

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