首頁MiniMax M2.5開源釋出，開啟平價人工智慧代理新紀元
MiniMax已推出M2系列第三代產品M2.5型號，僅耗時108天即完成發布。 此開放原始碼模型權重現已於ModelScope平台開放存取，在效能、效率與經濟性方面取得重大突破。其在程式設計、搜尋及職場應用領域表現卓越，更提供從免程式碼操作到私有部署的無縫接軌路徑，並附有完整的工具調用與推論參數調校指南，正式開啟低成本AI代理的時代。
核心能力實現多維突破
M2.5於多項權威基準測試中表現卓越：在SWE-Bench Verified達80.2%，超越GPT-5.2並逼近Claude Opus4.5；於Multi-SWE-Bench取得51.3%成績，蟬聯多語言程式設計效能榜首。 BrowseComp表現達76.3%，展現強大的搜尋與工具調用優勢。在程式設計領域，模型具備架構級規劃能力，涵蓋完整軟體開發生命週期，實現跨平台全棧開發，其框架泛化能力更勝Claude Opus4.6。搜尋任務中，交互輪次減少20%，於專家級搜尋任務表現卓越。 針對辦公場景，整合金融與法律領域知識，提供進階生產力功能，在內部評估中對主流模型勝率達59.0%。同時，M2.5運算速度較M2.1提升37%，回應時間與Claude Opus4.6持平，成本卻僅需十分之一。
技術創新驅動快速迭代
M2.5的迅捷進化源於三大核心技術突破：其一，Forge原生代理人強化學習框架實現約40倍訓練加速；其二，CISPO演算法確保大規模訓練穩定性並解決長上下文功勞分配問題；其三，創新獎勵機制設計在模型效能與回應速度間取得平衡。 憑藉這些技術，M2.5現已承擔MiniMax平台30%的日常任務與80%的新程式碼提交。歷經108天，M2系列經SWE-Bench驗證的評分從69.4%躍升至80.2%，其迭代速度領先主流業界模型。
多元部署方案，適配各類場景
M2.5提供三種存取方式：免程式碼操作、API呼叫及本地部署，滿足多元使用者需求。非技術使用者可透過MiniMax Agent網頁介面立即上手，該平台已匯集社群開發的逾萬個可重複使用的「專家」代理程式。開發者則可使用ModelScope免費API或官方API。 官方提供兩版 API 方案——Lightning 與 Standard，成本僅同類模型之 1/10 至 1/20。本地部署支援四種解決方案：SGLang、vLLM、Transformers 及 MLX，分別針對高並發生產環境、中小規模部署、快速驗證及 Mac 本地開發設計，並附完整硬體需求與操作指南。
專用工具呼叫與參數優化支援
M2.5原生支援結構化工具呼叫，可並行調用多項工具。搭配vLLM或SGLang部署時，可直接採用OpenAI SDK格式；其他框架則需手動解析XML格式輸出。 提供完整工作流程與最佳實踐方案，將工具結果反饋至模型。推論時建議參數設定為 temperature=1.0、top_p=0.95 及 top_k=40，並可彈性調整以優化特定應用場景。程式設計提示可運用模型的架構推理能力，且模型能完美適應超過 10 種程式語言及各類骨架工具。
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評論 (2)
0/500
![FrankLewis]()
Finally, MiniMax decided to open-source M2.5? About time! Though I'm a bit skeptical about the whole "affordable AI agents" hype – reminds me of those "free" trials that end up costing an arm and a leg. Let's see if the weights actually run on my laptop without melting it 🔥🤷
![AnthonyPerez]()
¡Esto es enorme! Que MiniMax abra su modelo M2.5 como código abierto en un tiempo récord realmente puede cambiar el juego 🚀. Hace que los agentes de IA avanzados sean mucho más accesibles para desarrolladores individuales y pequeñas empresas. Solo espero que esto presione a otros grandes actores y acelere el ritmo de la innovación en IA. Sin embargo, siempre me preocupa un poco la seguridad y los sesgos con los modelos open-source tan rápidamente disponibles. ¿Cómo se manejará eso?
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