MiniMax-M2.5 是上海MiniMax公司于2026年2月12日推出的“原生Agent生产级”大语言模型，定位为专为智能体（Agent）场景深度优化的高性能、低成本文本模型。它在编程、工具调用、办公自动化等生产力场景中达到行业SOTA（当前最优）水平，同时将推理成本压缩至主流模型的1/10~1/20，真正实现了复杂智能体长期运行的经济可行性。
核心能力与技术亮点
编程能力：像架构师一样思考
M2.5在权威软件工程评测 SWE-Bench Verified 中得分 80.2%，超越Claude Opus 4.6（79.6%），接近GPT-5水平。更关键的是，它展现出“原生Spec能力”——在编码前能主动拆解系统架构、功能模块与UI设计，实现从0到1的完整规划，而非仅修复代码片段。支持 10+编程语言（Python、Java、C++、Rust、Go、TS等）
覆盖 全栈开发流程：系统设计 → 核心开发 → 功能迭代 → 代码审查与测试
在 Multi-SWE-Bench（多语言复杂任务）中以 51.3% 的得分位列全球第一
智能体任务效率显著提升
在 BrowseComp（智能体浏览任务）中得分为 76.3%，较前代M2.1提升约20%
工具调用与搜索任务中，轮次消耗减少约20%，决策路径更精简
端到端任务执行时间从M2.1的31.3分钟缩短至 22.8分钟，提速37%
办公场景专业交付能力
与金融、法律、社科领域专家合作训练，可输出符合行业标准的：Word研报（结构规范、数据准确）
PPT方案（逻辑清晰、视觉合理）
Excel财务模型（公式严谨、可复用）
在内部评测框架 GDPval-MM 中，对主流模型取得 59.0% 的平均胜率极致推理速度与成本控制
每秒100 token：1美元/小时
每秒50 token：0.3美元/小时
换算下来，1万美元预算可支撑4个智能体全年无休运行M2.5-lightning 版本支持 100 TPS（每秒输出100个token），约为主流模型的2倍
推理成本极低：
SQL与数据库能力突出
在企业级SQL任务中表现优异：国产数据库方言转换得分 88.5，逻辑等价性达 74.2
语法纠错与优化能力接近业界领先水平，适用于信创迁移场景
技术架构与训练方法
MoE混合专家架构：总参数量 229B，推理时仅激活 10B 参数，实现高效稀疏计算
自研Forge强化学习框架：通过解耦训练引擎与智能体，实现约 40倍训练加速，推动模型快速迭代
CISPO优化与过程奖励机制：缓解长上下文信用分配问题，将“任务真实耗时”纳入奖励函数，平衡效果与响应速度
部署与生态支持
全球开源：2026年2月13日宣布开源权重，支持本地化部署
API服务：已接入阿里云百炼平台，支持OpenAI兼容调用
社区活跃：发布12小时内登顶OpenRouter热度榜，一周内调用量达 3.07万亿tokens，超过Kimi、GLM-5与DeepSeek V3.2之和
实际应用：MiniMax内部 30% 的任务由M2.5自主完成，编程场景中 80% 的新代码由其生成
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