Description
MiniMax-M2.5 est le dernier modèle de MiniMaxAI, visant à faire progresser et à démocratiser l'intelligence artificielle grâce à l'open source et à la science ouverte. Ce modèle a été largement entraîné en utilisant l'apprentissage par renforcement dans des centaines de milliers d'environnements réels complexes, atteignant des performances de pointe (SOTA) dans le codage, l'utilisation d'outils agentiques, la recherche et le travail de bureau. Avec des scores impressionnants de 80,2 % dans SWE-Bench Vérifié, 51,3 % dans Multi-SWE-Bench et 76,3 % dans BrowseComp, MiniMax-M2.5 démontre sa capacité dans des tâches économiquement précieuses.
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L'une des caractéristiques remarquables de MiniMax-M2.5 est sa rapidité et son efficacité. Il termine l'évaluation SWE-Bench Vérifié 37 % plus rapidement que son prédécesseur, M2.1, égalant la vitesse de Claude Opus 4.6. Le modèle est conçu pour raisonner efficacement et décomposer les tâches de manière optimale, ce qui le rend adapté à un large éventail d'applications. Les utilisateurs peuvent faire fonctionner le modèle en continu pendant une heure pour un coût de seulement 1 $ à un rythme de 100 jetons par seconde, ou 0,30 $ à 50 jetons par seconde, ce qui en fait une solution rentable pour diverses tâches.
Dans les évaluations de programmation, MiniMax-M2.5 a montré des améliorations substantielles, atteignant des niveaux SOTA dans des tâches multilingues. La capacité du modèle à penser et à planifier comme un architecte lui permet de décomposer et de planifier efficacement les fonctionnalités, la structure et le design UI. Entraîné sur plus de 10 langages de programmation, il prend en charge l'ensemble du cycle de développement, de la conception système à la révision complète du code.
MiniMax-M2.5 excelle également dans la recherche et l'appel d'outils, atteignant des performances de pointe dans des benchmarks tels que BrowseComp et Wide Search. Ses capacités de prise de décision améliorées lui permettent de gérer des tâches complexes plus efficacement, en utilisant moins de tours de recherche et en démontrant une meilleure efficacité des jetons.
Dans des scénarios de bureau, MiniMax-M2.5 a été entraîné pour produire des résultats livrables, collaborant avec des professionnels de la finance, du droit et des sciences sociales pour améliorer ses capacités. Le modèle a montré des améliorations significatives dans des scénarios de travail à forte valeur ajoutée, atteignant un taux de victoire moyen de 59,0 % contre d'autres modèles grand public. Dans l'ensemble, MiniMax-M2.5 représente une avancée significative dans la technologie IA, fournissant aux utilisateurs des outils puissants pour le codage, le travail de bureau et au-delà.
- CatégorieModèles d'IA et LLM
- Modèle tarifaireÀ l'usage
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Points forts de MiniMax-M2.5
Performance de pointe dans le codage
Décomposition efficace des tâches
Fonctionnement rentable
Prend en charge plus de 10 langages de programmation
Capacités de recherche de premier plan
Résultats de travail de bureau à forte valeur ajoutée
Entraîné par apprentissage par renforcement
Vitesse de traitement rapide
Premiers pas avec MiniMax-M2.5
Accéder au modèle : Visitez le dépôt Hugging Face.
S'authentifier : Configurez vos identifiants pour l'accès à l'API.
Configurer l'environnement : Préparez votre environnement de développement pour l'intégration.
Intégrer via l'API : Utilisez l'API fournie pour vous connecter à MiniMax-M2.5.
Optimiser : Ajustez les paramètres pour obtenir les meilleures performances en fonction de votre cas d'utilisation.
Cas d'utilisation de MiniMax-M2.5
- Développement de logiciels
- Automatisation de bureau
- Optimisation de recherche
- Modélisation financière
- Programmation multilingue
