minimax

MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 เป็นโมเดล MoE ระดับ SOTA ที่มาพร้อม context window ขนาด 1M และความสามารถด้านการเขียนโค้ดแบบ agentic ชั้นนำ ในราคาที่พลิกโฉมตลาดสำหรับ autonomous...

Agentic AIMoE ArchitectureCoding SpecialistCost Efficient
minimax logominimaxM-series12 กุมภาพันธ์ 2026
บริบท
1.0Mโทเคน
เอาต์พุตสูงสุด
128Kโทเคน
ราคาอินพุต
$0.30/ 1M
ราคาเอาต์พุต
$1.20/ 1M
โหมด:TextImage
ความสามารถ:การมองเห็นเครื่องมือสตรีมมิ่งการใช้เหตุผล
เกณฑ์มาตรฐาน
GPQA
62%
GPQA: คำถามวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา. เกณฑ์มาตรฐานที่เข้มงวดพร้อม 448 คำถามจากชีววิทยา ฟิสิกส์ และเคมี ผู้เชี่ยวชาญ PhD ทำได้เพียง 65-74% MiniMax M2.5 ได้คะแนน 62% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HLE
28%
HLE: การใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญ. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการแสดงการใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะทาง MiniMax M2.5 ได้คะแนน 28% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU
85%
MMLU: ความเข้าใจภาษาแบบมัลติทาสก์ขนาดใหญ่. เกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมพร้อม 16,000 คำถามใน 57 วิชา MiniMax M2.5 ได้คะแนน 85% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMLU พร้อม 12,032 คำถามและรูปแบบ 10 ตัวเลือกที่ยากขึ้น MiniMax M2.5 ได้คะแนน 76.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SimpleQA
44%
SimpleQA: เกณฑ์มาตรฐานความถูกต้องของข้อเท็จจริง. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการให้คำตอบที่ถูกต้องและเป็นข้อเท็จจริง MiniMax M2.5 ได้คะแนน 44% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
IFEval
87.5%
IFEval: การประเมินการปฏิบัติตามคำสั่ง. วัดว่าโมเดลปฏิบัติตามคำสั่งและข้อจำกัดเฉพาะได้ดีเพียงใด MiniMax M2.5 ได้คะแนน 87.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
AIME 2025
45%
AIME 2025: การสอบคณิตศาสตร์เชิญชวนอเมริกัน. โจทย์คณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันจากการสอบ AIME ที่มีชื่อเสียง MiniMax M2.5 ได้คะแนน 45% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MATH
72%
MATH: การแก้ปัญหาคณิตศาสตร์. เกณฑ์มาตรฐานคณิตศาสตร์ที่ครอบคลุมทดสอบการแก้ปัญหาในพีชคณิต เรขาคณิต แคลคูลัส MiniMax M2.5 ได้คะแนน 72% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
GSM8k
95.8%
GSM8k: คณิตศาสตร์ประถม 8K. 8,500 โจทย์คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา MiniMax M2.5 ได้คะแนน 95.8% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MGSM
92.4%
MGSM: คณิตศาสตร์ประถมหลายภาษา. เกณฑ์มาตรฐาน GSM8k แปลเป็น 10 ภาษา MiniMax M2.5 ได้คะแนน 92.4% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MathVista
65%
MathVista: การใช้เหตุผลเชิงภาพคณิตศาสตร์. ทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่มีองค์ประกอบภาพ MiniMax M2.5 ได้คะแนน 65% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SWE-Bench
80.2%
SWE-Bench: เกณฑ์มาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์. โมเดล AI พยายามแก้ปัญหา GitHub จริงในโครงการ Python MiniMax M2.5 ได้คะแนน 80.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HumanEval
89.6%
HumanEval: โจทย์เขียนโปรแกรม Python. 164 โจทย์เขียนโปรแกรมที่โมเดลต้องสร้างการใช้งานฟังก์ชัน Python ที่ถูกต้อง MiniMax M2.5 ได้คะแนน 89.6% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: เกณฑ์มาตรฐานเขียนโค้ดสด. ทดสอบความสามารถในการเขียนโค้ดบนความท้าทายการเขียนโปรแกรมจริงที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง MiniMax M2.5 ได้คะแนน 65% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU
68%
MMMU: ความเข้าใจหลายโหมด. เกณฑ์มาตรฐานความเข้าใจหลายโหมดจาก 30 วิชามหาวิทยาลัย MiniMax M2.5 ได้คะแนน 68% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMMU พร้อมคำถามที่ท้าทายมากขึ้น MiniMax M2.5 ได้คะแนน 54% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ChartQA
88%
ChartQA: คำถามและคำตอบกราฟ. ทดสอบความสามารถในการเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลจากกราฟและแผนภูมิ MiniMax M2.5 ได้คะแนน 88% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
DocVQA
93.2%
DocVQA: คำถามเชิงภาพเอกสาร. ทดสอบความสามารถในการสกัดข้อมูลจากภาพเอกสาร MiniMax M2.5 ได้คะแนน 93.2% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
Terminal-Bench
52%
Terminal-Bench: งาน Terminal/CLI. ทดสอบความสามารถในการดำเนินการ command-line MiniMax M2.5 ได้คะแนน 52% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: การนามธรรมและการใช้เหตุผล. ทดสอบความฉลาดที่ยืดหยุ่นผ่านปริศนาการจดจำรูปแบบใหม่ MiniMax M2.5 ได้คะแนน 12% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้

เกี่ยวกับ MiniMax M2.5

เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ MiniMax M2.5 คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

สถาปัตยกรรมระดับ Efficient Frontier

MiniMax M2.5 เป็นโมเดลระดับ frontier ที่มีประสิทธิภาพสูง สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม 230B Mixture-of-Experts (MoE) ด้วยการใช้งานเพียง 10 พันล้าน parameters ต่อการผ่านข้อมูลหนึ่งรอบ (forward pass) ทำให้ได้ความเร็ว inference และโครงสร้างราคาที่ประหยัดกว่าโมเดลแบบปิดรายใหญ่ถึง 20 เท่า โมเดลนี้ถูกวิศวกรรมมาโดยเฉพาะสำหรับ agentic intelligence โดยให้ความสำคัญกับตรรกะที่มีโครงสร้างและการวางแผนหลายขั้นตอน มากกว่าแค่การตอบโต้แบบทั่วไป การออกแบบแบบ sparse นี้ช่วยให้โมเดลรักษาความฉลาดในระดับสูงได้โดยไม่ต้องมีภาระการคำนวณมหาศาลเหมือนโมเดลแบบ dense ทั่วไป

ความฉลาดด้านการเขียนโค้ดขั้นสูง

จุดเด่นของโมเดลคือ Architect Mindset ซึ่งช่วยให้สามารถมองเห็นโครงสร้างตรรกะและลำดับชั้นของโปรเจกต์ก่อนจะสร้างโค้ดจริง ทำให้มีประสิทธิภาพสูงเป็นพิเศษสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ ซึ่งทำคะแนนได้ทัดเทียมระดับ state-of-the-art ด้วยคะแนน 80.2% บน SWE-Bench Verified ด้วย context window ขนาด 1 ล้าน tokens ทำให้มันสามารถอ่าน codebase ทั้งหมดเพื่อตรวจสอบ repository อย่างลึกซึ้งและทำ refactoring ระบบที่ซับซ้อนซึ่งเคยมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปในอดีต

การปรับใช้ในองค์กรและภายในเครื่อง

MiniMax M2.5 รองรับภาษาโปรแกรมมากกว่า 10 ภาษาและ throughput สูงสุดถึง 100 tokens ต่อวินาทีในรุ่น lightning เนื่องจากเป็นโมเดลแบบ open-weight นักพัฒนาจึงสามารถนำไปรันบนเครื่องตัวเองเพื่อความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยสมบูรณ์ ในขณะที่ยังได้รับพลังการให้เหตุผลเชิงตรรกะแบบเดียวกับที่พบใน hosted API ความอเนกประสงค์นี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับทั้ง cloud-based agent pipelines และเครื่องมือการพัฒนาแบบ on-premise

MiniMax M2.5

กรณีการใช้งานสำหรับ MiniMax M2.5

ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ MiniMax M2.5 เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม

วิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ (Autonomous Software Engineering)

แก้ไขปัญหา GitHub ในโลกจริงและดีบั๊กข้ามหลายไฟล์โดยใช้ agent

Enterprise Agent Pipelines

ขับเคลื่อน agent ที่ทำงานเบื้องหลังตลอดเวลาเพื่อการค้นคว้าและสังเคราะห์ข้อมูลด้วยต้นทุน API ที่ต่ำ

การปรับปรุงซอฟต์แวร์รุ่นเก่า (Legacy Code Modernization)

Refactor repository ขนาดใหญ่ที่ล้าสมัยให้เข้ากับเฟรมเวิร์กสมัยใหม่โดยยังคงมาตรฐานของตรรกะเดิมไว้

การตรวจสอบโค้ดเชิงสถาปัตยกรรม (Architectural Code Reviews)

วิเคราะห์ลำดับชั้นของโปรเจกต์เพื่อเสนอแนะตรรกะและปรับปรุงโครงสร้าง

การแก้ไขเอกสารจำนวนมาก

ประมวลผลไฟล์สำนักงานขนาดใหญ่ด้วยความแม่นยำสูงสำหรับการสร้างโมเดลทางการเงินและกฎหมาย

เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการความหน่วงต่ำ

ใช้ขับเคลื่อน IDE extensions และ CLI tools ที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วระดับเสี้ยววินาที

จุดแข็ง

ข้อจำกัด

ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดระดับ SOTA: ทำคะแนนได้ 80.2% บน SWE-Bench Verified ซึ่งเท่ากับโมเดลที่มีราคาแพงกว่ามาก
ความลึกของการให้เหตุผลต่ำกว่าเล็กน้อย: การใช้ active parameters เพียง 10B อาจทำให้ตามหลังโมเดลแบบ dense ในงานการให้เหตุผลเฉพาะทางมากๆ
ความคุ้มค่าสูงสุด: ราคาถูกกว่าคู่แข่งรายใหญ่ประมาณ 20 เท่า ทำให้การทำ agent ในระดับใหญ่มีความเป็นไปได้จริง
เน้นไปที่ข้อความเป็นหลัก: ไม่มีความสามารถด้านภาพและเสียงในตัวเมื่อเทียบกับโมเดล multimodal อย่าง GPT-4o
Throughput สูง: รุ่น HighSpeed ให้ความเร็ว 100 tokens ต่อวินาที ซึ่งเร็วกว่าโมเดลทั่วไปถึงสองเท่า
ต้องให้เครดิตแบรนด์: การใช้เวอร์ชัน open-weight ในเชิงพาณิชย์จำเป็นต้องมีการให้เครดิตแบรนด์ MiniMax อย่างชัดเจน
มี Open-Weight ให้ใช้งาน: นักพัฒนาสามารถรันโมเดลบนเครื่องตัวเองเพื่อรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและเป็นเจ้าของ stack ได้เต็มรูปแบบ
ความต้องการ VRAM สูง: การรันโมเดลเต็มรูปแบบบนเครื่องตัวเองต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง เว้นแต่จะทำการ quantization อย่างหนัก

เริ่มต้นด่วน API

minimax/minimax-m2.5

ดูเอกสาร
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();

ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที

ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ MiniMax M2.5

ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ MiniMax M2.5

ราคาของ MiniMax M2.5 คือเรื่องจริง มันถูกจนสามารถเปลี่ยนสถาปัตยกรรมได้ ไม่ใช่แค่ประหยัดงบเท่านั้น
PretendAd7988
twitter
M2.5 ทำคะแนนระดับ SOTA ได้ทั้งที่เป็นโมเดลแบบ 10B active parameter ซึ่งหมายความว่ามันเร็วและถูก
Low-Bread-2346
reddit
โมเดลนี้ลดภาระหนักๆ ที่ผู้ใช้ต้องทำเพียงเพื่อให้งานเดินหน้าต่อไปได้
JamMasterJulian
youtube
M2.5 ทำ throughput ได้ทัดเทียมกับ Claude Opus 4.6 ในราคาที่ถูกกว่ามาก
Significant-Tap-7854
reddit
การรัน M2.5 ในเครื่องบน Mac Studio นั้นลื่นไหลมาก 10B active params สร้างความแตกต่างได้จริงๆ
MacCoder_X
reddit
ขั้นตอนการวางแผนสถาปัตยกรรมช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดเชิงตรรกะก่อนที่จะเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว
dev_mindset
twitter

วิดีโอเกี่ยวกับ MiniMax M2.5

ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ MiniMax M2.5

ราคาถูกกว่าตัวเลือกที่เป็นกรรมสิทธิ์ชั้นนำเกือบ 20 เท่า

นี่คือโมเดลสำหรับการเขียนโค้ดและ agent ระดับแนวหน้าที่เร็วกว่าและถูกกว่ามาก

ประสิทธิภาพบน SWE-bench verified ทำให้มันอยู่ในกลุ่มระดับสูงจริงๆ

คุณได้รับ intelligence ระดับ frontier ในขณะที่ใช้ความต้องการฮาร์ดแวร์ระดับ open-source

สถาปัตยกรรม MoE ที่นี่ถูกจูนมาอย่างสมบูรณ์แบบสำหรับงานเขียนโค้ดที่ต้องการความหน่วงต่ำ

MiniMax ให้บริการโมเดลในราคา 3% ของค่า output tokens เมื่อเทียบกับ Opus 4.6

ราคาของความฉลาดกำลังใกล้เคียงกับราคาค่าไฟฟ้าแล้ว ณ จุดนี้

มันจัดการ context window ขนาดใหญ่ของ repo ได้โดยไม่มีปัญหาการลืมข้อมูลระหว่างทางแบบที่เจอบ่อยๆ

สำหรับเครื่องมือพัฒนา ความเร็วของรุ่น lightning ถือเป็นชัยชนะครั้งใหญ่ทาง UX

นี่เป็นครั้งแรกที่ฉันเห็นโมเดลที่ถูกขนาดนี้สามารถแก้ปัญหาตรรกะที่ซับซ้อนได้จริง

ใช้เงินเพียง $1 ก็รันโมเดลต่อเนื่องได้เป็นชั่วโมงด้วยความเร็ว 100 tokens ต่อวินาที

การคิดภายใน (inner thinking) โดดเด่นมากเพราะสามารถแก้ไขแนวทางได้ทันที

จากการทดสอบเทียบกับ GPT-4o พบว่ามันให้ผลลัพธ์การ refactor ข้ามหลายไฟล์ที่ดีกว่าอย่างสม่ำเสมอ

ความสามารถด้าน agentic ถูกสร้างมาในตัว ไม่ใช่แค่สิ่งที่เพิ่มเข้ามาใน prompt ทีหลัง

สำหรับนักพัฒนาขนาดเล็ก ถือว่าแทบจะฟรีเลยเมื่อดูจาก tier ราคา input

มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมือโปรสำหรับ MiniMax M2.5

เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก MiniMax M2.5 และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ปรับจูนความคิดแบบสถาปนิก (Architect Mindset)

ขอให้โมเดลช่วยสร้างโครงสร้างโปรเจกต์ก่อนที่จะให้เขียนโค้ดในส่วนของการ implementation จริง

ใช้ประโยชน์จาก 1M Context

ใส่เอกสารประกอบทั้งหมดหรือโมดูลทั้งชุดเพื่อให้โมเดลมีความเข้าใจใน codebase ของคุณอย่างครอบคลุม

ใช้แผนการใช้งาน HighSpeed

เลือก endpoint M2.5-HighSpeed เพื่อให้ได้ความเร็วคงที่ 100 tokens ต่อวินาทีสำหรับ agent ที่ต้องการการโต้ตอบ

การปรับปรุงแบบวนซ้ำ (Iterative Refinement)

ขอให้โมเดลตรวจสอบ output รอบแรกของตัวเองเพื่อหาจุดบกพร่องด้านตรรกะหรือช่องโหว่ด้านความปลอดภัย

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

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

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

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

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

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

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

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

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

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

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.

ที่เกี่ยวข้อง AI Models

deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
openai

GPT-5.3 Instant

OpenAI

Explore GPT-5.3 Instant, OpenAI's "Anti-Cringe" model. Features a 128K context window, 26.8% fewer hallucinations, and a natural, helpful tone for everyday...

128K context
$1.75/$14.00/1M
google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ MiniMax M2.5

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ MiniMax M2.5