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模型概览

MiniMax 提供多款文本模型,满足不同场景需求。MiniMax-M2.5 在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或刷新了行业的 SOTA。

支持模型

模型名称上下文窗口模型介绍
MiniMax-M2.5204,800顶尖性能与极致性价比,轻松驾驭复杂任务(输出速度约 60 TPS)
MiniMax-M2.5-highspeed204,800M2.5 极速版:效果不变,更快,更敏捷(输出速度约 100 TPS)
MiniMax-M2.1204,800强大多语言编程能力,全面升级编程体验(输出速度约 60 TPS)
MiniMax-M2.1-highspeed204,800M2.1 极速版:效果不变,更快,更敏捷(输出速度约 100 TPS)
MiniMax-M2204,800专为高效编码与 Agent 工作流而生
TPS(Tokens Per Second)的计算方式详见常见问题 > 接口相关

MiniMax M2.5 核心亮点

M2.5 在超过 10 种语言(包括 GO、C、C++、TS、Rust、Kotlin、Python、Java、JS、PHP、Lua、Dart、Ruby)和数十万个真实环境中进行了训练。模型演化出了原生 Spec 行为:在动手写代码前,以架构师视角主动拆解功能、结构和 UI 设计,实现完整的前期规划。
M2.5 深度融合金融、法律与社会科学专家的真实需求与隐性知识,构建专业评测体系与成本监控框架,在 Word、PPT 与金融建模等高阶办公场景中,实现高质量、可量化、可规模化的专业交付。
100TPS 的推理速度、强化学习优化的复杂任务拆解能力与更高的 token 使用效率,M2.5 在复杂任务执行中显著缩短端到端耗时——在 SWE-Bench Verified 上平均耗时从 31.3 分钟降至 22.8 分钟,实现 37% 提速,在效率上进入主流顶级模型区间。
M2.5以极具竞争力的定价实现高性能输出——在 100TPS 下每小时连续运行仅约 1 美金,50TPS 版本成本更低,使长期、多 Agent、全年规模化部署成为现实,推动 Agent 进入”经济可持续”的时代。
更多模型介绍请参考 MiniMax M2.5

调用示例

1

安装 Anthropic SDK(推荐)

pip install anthropic
2

设置环境变量

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=${YOUR_API_KEY}
3

调用 MiniMax-M2.5

Python
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="MiniMax-M2.5",
    max_tokens=1000,
    system="You are a helpful assistant.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Hi, how are you?"
                }
            ]
        }
    ]
)

for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking:\n{block.thinking}\n")
    elif block.type == "text":
        print(f"Text:\n{block.text}\n")
4

示例输出

{
  "thinking": "The user is just greeting me casually. I should respond in a friendly, professional manner.",
  "text": "Hi there! I'm doing well, thanks for asking. I'm ready to help you with whatever you need today—whether it's coding, answering questions, brainstorming ideas, or just chatting. What can I do for you?"
}

API 参考


联系我们

如果在使用 MiniMax 模型过程中遇到任何问题:
  • 通过邮箱 Model@minimaxi.com 等官方渠道联系我们的技术支持团队
  • 在我们的 Github 仓库提交 Issue

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