2026年春节前夕，MiniMax正式上线新代文本模型MiniMax M2.5。当各大模型厂商围绕“春节档”展开密集发布与营销攻势，这款定位为“原生Agent生产模型”的产品，正式加入这场被业界称为“AI诸之战”的竞争。
尽管有着编程、工具调用、办公等生产力场景全球SOTA成绩，这在资本市场备受瞩目的公司却想抛开参数规模与模型榜单的简单比拼，而是在科技圈开另种叙事：重新定义Agent2.0时代。
10B激活参数跑出旗舰成绩
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在编程能力面，M2.5在榜单SWE-Bench Verified得分80.2、Multi-SWE-Bench得分51.3，较上代显著提升；在Multi-SWE-Bench等多语言复杂环境中越Opus 4.6，达到了行业好的水平。重要的是，模型展现出“原生Spec能力”——在编码前主动拆解架构与规划，接近真实架构师的工作模式。
工具调用和搜索能力面，模型能够自动处理复杂任务，在BrowseComp、Wide Search等多项 Agent 任务中以低的轮次消耗取得了优的果，相较于上代模型表现提升20 ，达到了行业顶水平。
办公场景中，在 Word、PPT、Excel 金融建模等 Workspace 阶场景中取得了显著的能力提升，在测评框架GDPval-MM与主流模型的对比取得了 59.0的平均胜率。
致理重构Agent经济庆阳pvc排水管专用胶水
能之外，M2.5的另核心亮点在于致的理速度与成本控制。M2.5-lightning版本支持100 TPS以上输出速度，是主流模型的2倍左右；输入价格约0.3美元/百万Token，输出约2.4美元/百万Token。按每秒输出100 Token计，连续运行小时成本约1美元；若按50 Token计，成本约0.3美元。
这意味着1万美元理论上可支持4个Agent连续工作年。MiniMax面认为，当能与成本不再构成约束，万能胶生产厂家Agent规模化部署的经济模型将发生根本变化。
在Vibecoding(氛围编程)越来越火的当下，M2.5的致价比可谓直接定义了真实世界工作者。
创Agent RL支撑速进化
过去108天，MiniMax从M2、M2.1迭代至M2.5，在SWE-Bench Verified成绩从69.4提升至80.2，进步曲线在同业中尤为陡峭。团队将这跃迁归因于大规模Agent强化学习（RL Scaling）。
其自研Forge框架通过解耦训练引擎与Agent，实现对任意Agent脚手架和工具的泛化优化，并通过异步调度与树状并策略实现约40倍训练加速。同时，在法层面采用CISPO优化与过程励机制，缓解长上下文场景中的信用分配问题，并将“任务真实耗时”纳入励函数，在果与响应速度之间取得平衡。
M2.5已于2月12日在 MiniMax Agent上线，并于13日全球开源支持本地化部署。不到天，来自全世界的用户已经在MiniMax Agent上构建了1万多个，且仍在快速增长。
MiniMax表示，希望在持续提升模型能力的同时，构建个可持续扩展的Agent生态-Agent Universe。当模型能力、泛化和成本都不再是瓶颈，Agent渗透到工作和生活的各个角落——从编程、办公到创作、娱乐，大幅促进Agentic应用的进步发展。
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