説明
MiniMax-M2.5は、オープンソースとオープンサイエンスを通じて人工知能の進展と民主化を目指すMiniMaxAIの最新モデルです。このモデルは、数十万の複雑な実世界環境で強化学習を用いて広範にトレーニングされ、コーディング、エージェントツールの使用、検索、オフィス作業において最先端（SOTA）のパフォーマンスを達成しています。SWE-Bench Verifiedで80.2%、Multi-SWE-Benchで51.3%、BrowseCompで76.3%という印象的なスコアを記録し、MiniMax-M2.5は経済的に価値のあるタスクにおける能力を示しています。
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MiniMax-M2.5の際立った特徴の一つは、その速度と効率性です。前モデルのM2.1よりも37%速くSWE-Bench Verified評価を完了し、Claude Opus 4.6の速度に匹敵します。このモデルは効率的に推論し、タスクを最適に分解するように設計されており、幅広いアプリケーションに適しています。ユーザーは、1時間あたりわずか1ドルで100トークン/秒、または50トークン/秒で0.30ドルというコストでモデルを連続して実行でき、さまざまなタスクに対するコスト効果の高いソリューションを提供します。
プログラミング評価において、MiniMax-M2.5は大幅な改善を示し、多言語タスクでSOTAレベルに達しています。モデルの建築家のように考え、計画する能力により、機能、構造、UIデザインを効果的に分解し計画することができます。10以上のプログラミング言語でトレーニングされており、システム設計から包括的なコードレビューまで、開発ライフサイクル全体をサポートします。
MiniMax-M2.5は、検索とツール呼び出しにおいても優れた性能を発揮し、BrowseCompやWide Searchなどのベンチマークで業界をリードするパフォーマンスを達成しています。改善された意思決定能力により、複雑なタスクをより効率的に処理し、検索ラウンドを減らし、トークン効率を向上させています。
オフィスシナリオにおいて、MiniMax-M2.5は成果物を生成するようにトレーニングされており、金融、法律、社会科学の専門家と協力してその能力を向上させています。このモデルは、高価値のワークスペースシナリオにおいて大幅な改善を示し、他の主流モデルに対して平均勝率59.0%を達成しています。全体として、MiniMax-M2.5はAI技術の重要な進展を表しており、コーディング、オフィス作業、さらにはそれを超えた強力なツールをユーザーに提供します。
- カテゴリーAIモデルとLLM
- 料金モデル従量課金
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
MiniMax-M2.5のハイライト
コーディングにおける最先端のパフォーマンス
効率的なタスク分解
コスト効果の高い運用
10以上のプログラミング言語をサポート
業界をリードする検索能力
高価値のオフィス作業成果物
強化学習によるトレーニング
高速処理速度
MiniMax-M2.5をはじめる
モデルにアクセス: Hugging Faceリポジトリを訪問してください。
認証: APIアクセスのための資格情報を設定します。
環境を設定: 統合のための開発環境を準備します。
API経由で統合: 提供されたAPIを使用してMiniMax-M2.5に接続します。
最適化: 使用ケースに基づいて最良のパフォーマンスを得るためにパラメータを調整します。
MiniMax-M2.5の使用例
- ソフトウェア開発
- オフィス自動化
- 検索最適化
- 金融モデリング
- 多言語プログラミング
