정보에 대해서MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5 is MiniMax's latest large language model, extensively trained with reinforcement learning across hundreds of thousands of complex real-world environments. Built on a 229B-parameter MoE architecture, it achieves SOTA performance in coding, agentic tool use, search, and office work, scoring 80.2% on SWE-Bench Verified with 37% faster inference than M2.1
사용 가능한 Serverless
쿼리를 즉시 실행하고 사용한 만큼만 지불하세요.
$
0.2
/
$
1.0
1M 토큰당 (Input/Output)
메타데이터
사양
주
Available
건축
Mixture-of-Experts (MoE)
교정된
아니요
전문가의 혼합
네
총 매개변수
229B
활성화된 매개변수
229B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
197K
Max Tokens
131K
지원됨 기능
Serverless
지원됨
Serverless LoRA
지원하지 않음
Fine-tuning
지원하지 않음
Embedding
지원하지 않음
Rerankers
지원하지 않음
지원 Image Input
지원하지 않음
JSON Mode
지원됨
구조화된 Outputs
지원하지 않음
도구
지원됨
Fim Completion
지원하지 않음
Chat Prefix Completion
지원됨
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.5
출시일: 2026. 2. 15.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2.1
출시일: 2025. 12. 23.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M2
출시일: 2025. 10. 28.
Total Context:
197K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.2
/ M Tokens
MiniMaxAI
chat
MiniMax-M1-80k
출시일: 2025. 6. 17.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.55
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
