MiniMax方面表示，M2.5展现出之“原生Spec本领”，即于编码前能主动拆解架构与功能筹划。
于推演速度与本金控制方面，据官方数据，M2.5-lightning版本支100 TPS以上之输出速度，约为部分主流模型之2倍。
数据显示，上线不到一天光阴内，用户已于平台上构建之超过1万名专家智能体。
不过，此前也有专家剖析指出，长三角高校、科研院所与革新企业等革新源泉缺乏有效之整顿机制，难以形成革新合力。
据之解，MiniMax M2.5于编程、器物调用及办公等场景进行之要点改良。
于器物调用与搜索本领上，新版本于BrowseComp等差事中之表现较上一代提升之约20%。
2月13日，MiniMax正式宣布上线新一代文本模型MiniMax M2.5。
据介绍，该模型定位为“原生Agent制造级模型”，目前已于MiniMax Agent平台上线，并支全球开源及本地化部署。
华龙一号。于估量AI演进带来之影响时，晨星股票研讨总监Sean Dunlop表示，货殖“护城河”可帮注资者“于必程度上分辨优质与劣质公司，而当前之抛售相当盲目，从而缔造之注资机会”。
（袁宁） 技艺层面，M2.5之迭代得益于大规模Agent强化修习（RL Scaling）。
M2.5已于2月12日上线，并于今日开启全球开源支本地化部署。
MiniMax方面测算，于抱负状态下，1万美元之本金理论上可支4名Agent连续工一年，并认为，随之性能提升与本金降低，Agent规模化部署之货殖模型或将生变化。
消息。MiniMax表示，望通过构建可延续扩展之Agent性命，推动Agent应用于编程、办公、创作等领域之进一步演进。
此外，于办公场景中，针对Word、PPT、Excel钱庄建模等高阶场景，该模型于测评框架GDPval-MM中与主流模型对比，取得之59.0%之平均胜率。
本金方面，输入价码约为0.3美元/百万Token，输出价码约为2.4美元/百万Token。
同时，算法层面采用之CISPO改良与历程奖机制，旨于缓解长上下文场景中之信用分发疑难，并于效果与响应速度之间寻求均衡。
据介绍，MiniMax自研之Forge框架，通过解耦操练引擎与Agent，实现之约40倍之操练加速。
于编程本领方面，该模型于SWE-Bench Verified榜单中得分为80.2%，于Multi-SWE-Bench中得分为51.3%。