在人工智能领域竞争愈发激烈的背景下，MiniMax公司于春节前夕正式推出新一代文本模型——MiniMax M2.5。这款被定位为"原生Agent生产级模型"的产品，在各大厂商围绕"春节档"展开密集发布时入场，为这场被业界称为"AI诸神之战"的竞争增添了新的变量。
在编程能力方面，M2.5展现出显著优势。权威测试显示，该模型在SWE-Bench Verified榜单中取得80.2%的得分，Multi-SWE-Bench得分达51.3%，较前代产品实现大幅提升。特别是在多语言复杂环境测试中，其表现超越了Opus 4.6等国际主流模型。更值得关注的是，M2.5展现出独特的"原生Spec能力"，能够在编码前自主完成架构拆解与功能规划，这种工作模式更接近人类架构师的实际操作流程。
工具调用与搜索能力是M2.5的另一大突破。在BrowseComp、Wide Search等Agent任务测试中，该模型以更低的交互轮次达成更优效果，较前代提升20%，达到行业顶尖水平。办公场景测试同样亮眼，在Word、PPT、Excel金融建模等高阶应用中，GDPval-MM测评框架显示其平均胜率达59.0%，显著优于同类产品。
成本与效率的平衡是M2.5的核心竞争力。其轻量化版本M2.5-lightning支持每秒100次以上的输出速度，是主流模型的两倍。在价格方面，输入成本约0.3美元/百万Token，输出成本约2.4美元/百万Token。以每秒输出100 Token计算，连续运行一小时成本仅约1美元；若按每秒50 Token计算，成本可降至0.3美元。这种性价比优势使得理论上1万美元即可支持4个Agent全年无休运行。
支撑M2.5快速迭代的，是MiniMax独创的Agent强化学习体系。过去108天内，该模型从M2版本连续升级至M2.5，SWE-Bench Verified成绩从69.4%跃升至80.2%。其自研的Forge框架通过解耦训练引擎与Agent，实现对各类工具的泛化优化，配合异步调度与树状合并策略，使训练效率提升约40倍。算法层面采用的CISPO优化与过程奖励机制，有效解决了长上下文场景中的信用分配难题。
M2.5于2月12日在MiniMax Agent平台正式上线，次日即实现全球开源并支持本地化部署。上线不到24小时，全球用户已在该平台创建超过1万个专业Agent，且数量持续快速增长。公司表示，将在持续提升模型能力的同时，着力构建可扩展的Agent生态体系，推动AI技术从专业领域向日常办公、创作娱乐等场景全面渗透。
