2026年春節(jié)前夕，MiniMax正式上線新一代文本模型MiniMax M2.5。當各家大模型廠商圍繞“春節(jié)檔”展開密集發(fā)布與營銷攻勢，這款定位為“原生Agent生產級模型”的產品，正式加入這場被業(yè)界稱為“AI諸神之戰(zhàn)”的競爭。

盡管有著編程、工具調用、辦公等生產力場景全球SOTA成績，這家在資本市場備受矚目的公司卻想摒棄參數規(guī)模與模型榜單的簡單比拼，在硅谷科技圈打開另一種敘事：中國大模型重新定義Agent2.0時代。

10B激活參數跑出旗艦成績

在編程能力方面，M2.5在權威榜單SWE-Bench Verified得分80.2%、Multi-SWE-Bench得分51.3%，較上一代顯著提升；在Multi-SWE-Bench等多語言復雜環(huán)境中超越Opus 4.6，達到了行業(yè)較好的水平。更重要的是，模型展現出“原生Spec能力”——在編碼前主動拆解架構與功能規(guī)劃，更接近真實架構師的工作模式。

工具調用和搜索能力方面，模型能夠自動處理復雜任務，在BrowseComp、Wide Search等多項Agent任務中以更低的輪次消耗取得了更優(yōu)的效果，相較于上一代模型表現提升20% ，達到了行業(yè)頂尖水平。

辦公場景中，在 Word、PPT、Excel 金融建模等 Workspace 高階場景中取得了顯著的能力提升，在測評框架GDPval-MM與主流模型的對比中取得了 59.0%的平均勝率。

極致推理重構Agent經濟

性能之外，M2.5的另一核心亮點在于極致的推理速度與成本控制。M2.5-lightning版本支持100 TPS以上輸出速度，是主流模型的2倍左右；輸入價格約0.3美元/百萬Token，輸出約2.4美元/百萬Token。按每秒輸出100 Token計算，連續(xù)運行一小時成本約1美元；若按50 Token計算，成本約0.3美元。

這意味著1萬美元理論上可支持4個Agent連續(xù)工作一年。MiniMax方面認為，當性能與成本不再構成約束，Agent規(guī)?；渴鸬慕洕Ｐ蛯l(fā)生根本變化。

獨創(chuàng)Agent RL支撐高速進化

過去108天，MiniMax從M2、M2.1迭代至M2.5，在SWE-Bench Verified成績從69.4提升至80.2，進步曲線在同業(yè)中尤為陡峭。團隊將這一躍遷歸因于大規(guī)模Agent強化學習（RL Scaling）。

其自研Forge框架通過解耦訓練引擎與Agent，實現對任意Agent腳手架和工具的泛化優(yōu)化，并通過異步調度與樹狀合并策略實現約40倍訓練加速。同時，在算法層面采用CISPO優(yōu)化與過程獎勵機制，緩解長上下文場景中的信用分配問題，并將“任務真實耗時”納入獎勵函數，在效果與響應速度之間取得平衡。

M2.5已于2月12日在 MiniMax Agent上線，并于13日全球開源支持本地化部署。不到一天，來自全世界的用戶已經在MiniMax Agent上構建了1萬多個專家，且仍在快速增長。

MiniMax表示，希望在持續(xù)提升模型能力的同時，構建一個可持續(xù)擴展的Agent生態(tài)——Agent Universe。當模型能力、泛化性和成本都不再是瓶頸，Agent滲透到工作和生活的各個角落——從編程、辦公到創(chuàng)作、娛樂，大幅促進 Agentic 應用的進一步發(fā)展。