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MiniMax M2.5

O MiniMax M2.5 é um model SOTA MoE com context window de 1M e capacidades de codificação agentic de elite a preços disruptivos para agentes autônomos.

Agentic AIArquitetura MoEEspecialista em CodificaçãoCusto-Eficiente
minimax logominimaxM-series12 de fevereiro de 2026
Contexto
1.0Mtokens
Saida Max
128Ktokens
Preco Entrada
$0.30/ 1M
Preco Saida
$1.20/ 1M
Modalidade:TextImage
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
62%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. MiniMax M2.5 pontuou 62% neste benchmark.
HLE
28%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. MiniMax M2.5 pontuou 28% neste benchmark.
MMLU
85%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. MiniMax M2.5 pontuou 85% neste benchmark.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. MiniMax M2.5 pontuou 76.5% neste benchmark.
SimpleQA
44%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. MiniMax M2.5 pontuou 44% neste benchmark.
IFEval
87.5%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. MiniMax M2.5 pontuou 87.5% neste benchmark.
AIME 2025
45%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. MiniMax M2.5 pontuou 45% neste benchmark.
MATH
72%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. MiniMax M2.5 pontuou 72% neste benchmark.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. MiniMax M2.5 pontuou 95.8% neste benchmark.
MGSM
92.4%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. MiniMax M2.5 pontuou 92.4% neste benchmark.
MathVista
65%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. MiniMax M2.5 pontuou 65% neste benchmark.
SWE-Bench
80.2%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. MiniMax M2.5 pontuou 80.2% neste benchmark.
HumanEval
89.6%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. MiniMax M2.5 pontuou 89.6% neste benchmark.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. MiniMax M2.5 pontuou 65% neste benchmark.
MMMU
68%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. MiniMax M2.5 pontuou 68% neste benchmark.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. MiniMax M2.5 pontuou 54% neste benchmark.
ChartQA
88%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. MiniMax M2.5 pontuou 88% neste benchmark.
DocVQA
93.2%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. MiniMax M2.5 pontuou 93.2% neste benchmark.
Terminal-Bench
52%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. MiniMax M2.5 pontuou 52% neste benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. MiniMax M2.5 pontuou 12% neste benchmark.

Sobre MiniMax M2.5

Aprenda sobre as capacidades do MiniMax M2.5, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Arquitetura de fronteira eficiente

O MiniMax M2.5 é um frontier model de alta eficiência construído sobre uma arquitetura de 230B Mixture-of-Experts (MoE). Ao ativar apenas 10 bilhões de parâmetros por passagem, ele atinge velocidades de inference e estruturas de preços que são quase 20 vezes mais eficientes do que os gigantes proprietários. Ele foi projetado especificamente para agentic intelligence, priorizando lógica estruturada e planejamento em várias etapas em vez de simples chat completions. Este design sparse permite que o model mantenha alta inteligência sem o enorme overhead computacional dos modelos densos tradicionais.

Inteligência de codificação avançada

A característica marcante do model é sua Mentalidade de Arquiteto, que lhe permite visualizar estruturas lógicas e hierarquias de projeto antes de gerar o código. Isso o torna particularmente eficaz para engenharia de software autônoma, onde ele se iguala ao estado da arte com uma pontuação de 80,2% no SWE-Bench Verified. Com um context window de 1 milhão de tokens, ele pode ingerir bases de código inteiras, permitindo auditorias profundas de repositórios e refatorações complexas de sistemas que antes eram proibitivamente caras.

Implantação corporativa e local

O MiniMax M2.5 suporta mais de 10 linguagens de programação e um throughput nativo de até 100 tokens por segundo em sua variante lightning. Como está disponível como um model de open-weights, os desenvolvedores podem implantá-lo localmente para total privacidade de dados, mantendo o acesso ao mesmo reasoning complexo encontrado na API hospedada. Essa versatilidade o torna uma escolha prática tanto para pipelines de agentes baseados em nuvem quanto para ferramentas de desenvolvimento locais.

MiniMax M2.5

Casos de Uso para MiniMax M2.5

Descubra as diferentes maneiras de usar MiniMax M2.5 para obter otimos resultados.

Engenharia de Software Autônoma

Resolução de problemas reais do GitHub e depuração de múltiplos arquivos usando estruturas de agentes.

Pipelines de Agentes Corporativos

Execução de agentes de segundo plano sempre ativos para pesquisa e síntese de dados com baixo custo de API.

Modernização de Código Legado

Refatoração de repositórios massivos e obsoletos para frameworks modernos, mantendo os padrões de lógica.

Revisões de Código Arquiteturais

Análise de hierarquias de projetos para fornecer feedback lógico e sugestões de otimização estrutural.

Edição de Documentos de Alto Volume

Processamento de grandes arquivos de escritório com alta fidelidade para modelagem financeira e jurídica.

Ferramentas de Desenvolvedor de Baixa Latência

Impulsionando extensões de IDE e ferramentas de CLI que exigem tempos de resposta abaixo de um segundo para assistência.

Pontos Fortes

Limitacoes

Desempenho em Codificação SOTA: Alcança uma pontuação de 80,2% no SWE-Bench Verified, igualando o desempenho de modelos muito mais caros.
Menor profundidade de reasoning: Os 10B de parâmetros ativos do tipo sparse podem, ocasionalmente, ficar atrás de modelos densos em tarefas de reasoning extremamente específicas.
Extrema Eficiência de Custo: O preço é aproximadamente 1/20 do dos principais concorrentes, tornando viáveis implantações de agentes em larga escala.
Foco centrado em texto: Carece de capacidades nativas de visão e áudio em comparação com modelos multimodal como o GPT-4o.
Alto Throughput: A variante HighSpeed entrega 100 tokens por segundo, o que é o dobro da velocidade de modelos tradicionais.
Atribuição de marca necessária: O uso comercial da versão open-weights requer atribuição proeminente à marca MiniMax.
Disponibilidade de Open-Weights: Desenvolvedores podem executar o model localmente para garantir privacidade de dados e propriedade total do stack.
Requisitos de VRAM: Executar o model completo localmente requer hardware de ponta, a menos que se utilize quantização significativa.

Inicio Rapido da API

minimax/minimax-m2.5

Ver Documentacao
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: 'Design a microservices architecture for a fintech app.' }],
    temperature: 0.1,
  });
  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre MiniMax M2.5

Veja o que a comunidade pensa sobre MiniMax M2.5

O preço do MiniMax M2.5 é a verdadeira história; barato o suficiente para mudar a arquitetura, não apenas os orçamentos.
PretendAd7988
twitter
O M2.5 está atingindo números SOTA e é um model de 10B de parâmetros ativos, o que significa que é rápido e barato.
Low-Bread-2346
reddit
O model reduz o trabalho pesado que os usuários tinham que fazer apenas para manter as coisas funcionando.
JamMasterJulian
youtube
O M2.5 está igualando o throughput do Claude Opus 4.6 por uma fração do custo.
Significant-Tap-7854
reddit
Executar o M2.5 localmente em um Mac Studio é muito rápido. Os 10B de parâmetros ativos realmente fazem a diferença.
MacCoder_X
reddit
O passo de planejamento arquitetural detecta erros de lógica antes mesmo de escrever uma única linha de código.
dev_mindset
twitter

Videos Sobre MiniMax M2.5

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre MiniMax M2.5

É quase 20 vezes mais barato que as principais opções proprietárias.

Este é um model de codificação e agentic de alto nível que é muito mais rápido e drasticamente mais barato.

O desempenho no SWE-bench verified realmente o coloca na categoria de elite.

Você está obtendo frontier intelligence com requisitos de hardware open-source.

A arquitetura MoE aqui é perfeitamente ajustada para tarefas de codificação de baixa latência.

A MiniMax está servindo o model a 3% do custo do Opus 4.6 em tokens de saída.

O custo da inteligência está, na verdade, se aproximando do custo da eletricidade neste momento.

Ele lida com context windows de repositórios grandes sem o típico esquecimento no meio do documento.

Para ferramentas de desenvolvedor, a velocidade da variante lightning é uma vitória massiva de UX.

É a primeira vez que vejo um model tão barato realmente resolver bugs de lógica complexos.

Custa apenas US$ 1 executar o model continuamente por uma hora a 100 tokens por segundo.

O raciocínio interno realmente brilha aqui porque ele pode corrigir o curso imediatamente.

Testando contra o GPT-4o, ele fornece consistentemente melhores refatorações de múltiplos arquivos.

As capacidades agentic são integradas, não apenas uma reflexão tardia no prompt.

É essencialmente gratuito para pequenos desenvolvedores, dado os níveis de preços de entrada.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes

Dicas Profissionais para MiniMax M2.5

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo MiniMax M2.5 e obter melhores resultados.

Adote a mentalidade de arquiteto

Peça ao model para gerar uma estrutura de projeto antes de solicitar o código de implementação real.

Utilize o context window de 1M

Forneça documentação completa ou módulos inteiros para garantir uma consciência global da sua base de código.

Use o plano HighSpeed

Selecione o endpoint M2.5-HighSpeed para atingir constantes 100 tokens por segundo para agentes interativos.

Refinamento iterativo

Peça ao model para revisar sua saída inicial em busca de falhas lógicas ou vulnerabilidades de segurança.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

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Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Perguntas Frequentes Sobre MiniMax M2.5

Encontre respostas para perguntas comuns sobre MiniMax M2.5