Minimax

Minimax 2.5

MinimaxÉquilibré
RaisonnementOutilsSortie structurée

À propos de ce modèle

MiniMax-M2.5 is a SOTA large language model designed for real-world productivity. Trained in a diverse range of complex real-world digital working environments, M2.5 builds upon the coding expertise of M2.1 to extend into general office work, reaching fluency in generating and operating Word, Excel, and Powerpoint files, context switching between diverse software environments, and working across different agent and human teams. Scoring 80.2% on SWE-Bench Verified, 51.3% on Multi-SWE-Bench, and 76.3% on BrowseComp, M2.5 is also more token efficient than previous generations, having been trained to optimize its actions and output through planning.

Catégorie de performance

Équilibré

Minimax 2.5 est un modèle équilibré de Minimax : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.

Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.

Tarification

Ce modèle est inclus dans les plans Elosia
Typepar 1M tokens
Entrée (prompt)$0.120
Sortie (complétion)$1.00
Lecture cache$0.060

Capacités

Taille du contexte197K
Tokens de sortie max66K
TokenizerOther
Entréetext
Sortietext
Date de sortie12 février 2026

Benchmarks

Intelligence générale
MMLU
88%
GPQA Diamond
85%
Mathématiques
MATH-500
87%
Programmation
HumanEval
88%
SWE-bench Verified
80.2%
Raisonnement
IFEval
85%

Usages recommandés

ProgrammationAnalyseRechercheExtraction de données

Points forts

  • Ingénierie logicielle de pointe (SWE-bench 80.2%, rivale de Claude Opus)
  • Extrêmement rentable — codage de pointe à 0,30$/1,20$ par M tokens
  • Inférence rapide à 100 TPS avec fenêtre de contexte de 205K
  • Modèle MoE open-weight permettant l'auto-hébergement

Limites

  • Moins performant en raisonnement général et mathématiques que les modèles propriétaires de pointe
  • Communauté et écosystème plus restreints par rapport à Claude/GPT/Gemini
  • Écriture créative et fluidité conversationnelle en retrait face aux modèles optimisés pour le chat

Ressources

Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement

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