Alcançando 80,2% de capacidade de codificação no SWE-Bench com MiniMax-M2.5: Acesso à API em 2 versões e guia prático

Nota do autor: Uma análise profunda das capacidades de codificação, desempenho de agentes e métodos de acesso à API das versões MiniMax-M2.5 e M2.5-Lightning. Com 80,2% no SWE-Bench, ele se aproxima dos 80,8% do Opus, custando apenas 1/60 do preço.

A MiniMax lançou em 12 de fevereiro de 2026 as versões de modelo MiniMax-M2.5 e M2.5-Lightning. Este é o primeiro modelo entre os modelos disponíveis que supera o Claude Sonnet em capacidade de codificação, atingindo 80,2% no SWE-Bench Verified, apenas 0,6 pontos percentuais abaixo do Claude Opus (80,8%). Atualmente, ambos os modelos já estão disponíveis na plataforma APIYI. Sinta-se à vontade para começar a usá-los; em termos de preço, ao participar das campanhas de recarga, é possível obter um valor 20% menor que no site oficial.

Valor Central: Através dos dados de testes reais e exemplos de código deste artigo, você entenderá as principais diferenças entre as duas versões do MiniMax-M2.5, escolherá a que melhor se adapta ao seu cenário e aprenderá como fazer a integração rápida via API.

Visão Geral das Capacidades do MiniMax-M2.5

Detalhes da Capacidade de Codificação do MiniMax-M2.5

O MiniMax-M2.5 utiliza uma arquitetura MoE (Mixture of Experts), com um total de 230B de parâmetros, mas ativa apenas 10B para a inferência. Esse design permite que o modelo mantenha uma capacidade de codificação de ponta, enquanto reduz drasticamente os custos de inferência.

Em tarefas de codificação, o M2.5 demonstra uma "Spec-writing tendency" (tendência de escrita de especificações) única — antes de começar a escrever o código, ele realiza a decomposição da arquitetura e o planejamento do design do projeto. Esse padrão de comportamento o torna excepcionalmente bom ao lidar com projetos complexos de múltiplos arquivos, com uma pontuação de 51,3% no Multi-SWE-Bench, superando até os 50,3% do Claude Opus.

O modelo suporta desenvolvimento full-stack em mais de 10 linguagens de programação, abrangendo linguagens populares como Python, Go, C/C++, TypeScript, Rust, Java, JavaScript, Kotlin, PHP, entre outras, além de suportar projetos multiplataforma como Web, Android, iOS e Windows.

Capacidades de Agente e Chamada de Ferramentas do MiniMax-M2.5

O M2.5 obteve uma pontuação de 76,8% no benchmark BFCL Multi-Turn, superando amplamente os 63,3% do Claude Opus e os 61,0% do Gemini 1.5 Pro. Isso significa que, em cenários de agentes que exigem diálogos de múltiplos turnos e colaboração entre várias ferramentas, o M2.5 é atualmente a escolha mais forte.

Comparado à geração anterior M2.1, o M2.5 reduziu as rodadas de chamadas de ferramentas para completar tarefas de agentes em cerca de 20%, e a velocidade de avaliação no SWE-Bench Verified aumentou 37%. Uma capacidade de decomposição de tarefas mais eficiente reduz diretamente o consumo de tokens e os custos de chamada.

MiniMax-M2.5: Comparação entre as versões Standard e Lightning

A escolha de qual versão do MiniMax-M2.5 usar depende do seu cenário específico. As capacidades de ambos os modelos são idênticas; a diferença principal reside na velocidade de inferência e no preço.

Guia de Cenários para Escolha da Versão MiniMax-M2.5

Quando escolher a versão Lightning (Alta Velocidade):

• Integração com assistentes de codificação em IDEs, que exigem baixa latência para completamento de código e sugestões de refatoração em tempo real.
• Diálogos com agentes inteligentes interativos, onde o usuário espera uma resposta rápida do suporte técnico ou atendimento ao cliente.
• Aplicações de busca aprimorada em tempo real, que necessitam de feedback rápido na navegação web e recuperação de informações.

Quando escolher a versão Standard:

• Revisão de código em lote e correções automáticas em segundo plano, onde a interação em tempo real não é necessária.
• Orquestração de tarefas complexas de agentes em larga escala e fluxos de trabalho assíncronos de longa duração.
• Aplicações de alto rendimento com orçamento sensível, onde se busca o menor custo por unidade.

🎯 Dica de Especialista: Se você não tem certeza de qual versão escolher, recomendamos testar ambas simultaneamente na plataforma APIYI (apiyi.com). Como as versões Standard e Lightning operam sob a mesma interface, basta alterar o parâmetro model para comparar rapidamente a latência e os resultados.

MiniMax-M2.5 vs. Concorrentes: Capacidade de Codificação

Olhando para os dados, o MiniMax-M2.5 atingiu um nível de excelência em codificação. A pontuação de 80.2% no SWE-Bench Verified é apenas 0.6% inferior ao Opus 4.6, mas a diferença de preço é de mais de 60 vezes. Na capacidade de chamada de ferramentas (Tool Calling), o BFCL de 76.8% do M2.5 lidera com folga sobre todos os concorrentes.

Para equipes que precisam implantar agentes de codificação em larga escala, a vantagem de custo do M2.5 significa que o mesmo orçamento de $100 pode completar cerca de 328 tarefas, enquanto o Opus 4.6 completaria apenas cerca de 30.

Nota sobre a comparação: Os dados de benchmark acima são baseados em informações oficiais dos modelos e da agência de avaliação de terceiros Artificial Analysis. O desempenho real pode variar conforme o cenário da tarefa; recomendamos realizar testes em cenários reais através do APIYI (apiyi.com).

Acesso Rápido à API do MiniMax-M2.5

Exemplo Minimalista

Aqui está a forma mais simples de acessar o MiniMax-M2.5 através da plataforma APIYI, com apenas 10 linhas de código:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.5",  # Alterne para MiniMax-M2.5-Lightning para usar a versão de alta velocidade
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 实现一个 LRU 缓存"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAI
from typing import Optional

def call_minimax_m25(
    prompt: str,
    model: str = "MiniMax-M2.5",
    system_prompt: Optional[str] = None,
    max_tokens: int = 4096,
    stream: bool = False
) -> str:
    """
    调用 MiniMax-M2.5 API

    Args:
        prompt: 用户输入
        model: MiniMax-M2.5 或 MiniMax-M2.5-Lightning
        system_prompt: 系统提示词
        max_tokens: 最大输出 token 数
        stream: 是否启用流式输出

    Returns:
        模型响应内容
    """
    client = OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            stream=stream
        )

        if stream:
            result = ""
            for chunk in response:
                if chunk.choices[0].delta.content:
                    content = chunk.choices[0].delta.content
                    result += content
                    print(content, end="", flush=True)
            print()
            return result
        else:
            return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 使用示例：编码任务
result = call_minimax_m25(
    prompt="重构以下代码，提升性能并添加错误处理",
    model="MiniMax-M2.5-Lightning",
    system_prompt="你是一个资深全栈工程师，擅长代码重构和性能优化",
    stream=True
)

Dica: Obtenha créditos de teste gratuitos através da APIYI (apiyi.com) para validar rapidamente o desempenho de codificação do MiniMax-M2.5 em seus projetos reais. A plataforma suporta a interface compatível com OpenAI; basta alterar os parâmetros base_url e model no seu código atual para fazer a troca.

Análise da Arquitetura Técnica do MiniMax-M2.5

A competitividade central do MiniMax-M2.5 vem de duas inovações técnicas: a arquitetura eficiente MoE e o framework de treinamento Forge RL.

Vantagens da Arquitetura MoE do MiniMax-M2.5

A ideia central da arquitetura MoE é a "divisão de tarefas entre especialistas" — o modelo contém vários grupos de redes especialistas, e cada inferência ativa apenas o subconjunto de especialistas mais relevante para a tarefa atual. O M2.5 alcança resultados próximos aos de um modelo denso de 230B com apenas 10B de parâmetros ativados, tornando-o uma das opções de menor tamanho e custo entre os modelos Tier 1 atuais.

Framework de Treinamento Forge RL do MiniMax-M2.5

Outra tecnologia chave do M2.5 é o framework de aprendizado por reforço Forge:

• Escala do ambiente de treinamento: Mais de 200 mil ambientes de treinamento do mundo real, abrangendo repositórios de código, navegadores web e aplicativos de escritório.
• Algoritmo de treinamento: CISPO (Clipped Importance Sampling Policy Optimization), projetado especificamente para tarefas de decisão em várias etapas.
• Eficiência de treinamento: Aceleração de treinamento de 40 vezes em comparação com métodos RL padrão.
• Mecanismo de recompensa: Sistema de recompensa baseado em resultados, em vez do tradicional feedback de preferência humana (RLHF).

Essa abordagem de treinamento torna o M2.5 mais robusto em tarefas reais de codificação e agentes (agents), sendo capaz de realizar decomposição de tarefas, seleção de ferramentas e execução de múltiplas etapas de forma eficiente.

🎯 Dica Prática: O MiniMax-M2.5 já está disponível na plataforma APIYI (apiyi.com). Recomendamos que os desenvolvedores usem os créditos gratuitos primeiro para testar cenários de codificação e agentes, escolhendo entre a versão padrão ou a Lightning com base na latência e nos resultados reais.

Perguntas Frequentes

Resumo

Pontos principais do MiniMax-M2.5:

1. Capacidade de codificação de ponta: SWE-Bench Verified 80,2%, Multi-SWE-Bench 51,3% (líder na indústria), sendo o primeiro modelo de código aberto a superar o Claude Sonnet.
2. Líder em capacidades de Agentes: BFCL Multi-Turn 76,8%, superando significativamente todos os concorrentes; o número de turnos para chamadas de ferramentas foi reduzido em 20% em comparação com a geração anterior.
3. Custo-benefício extremo: O custo de saída da versão Standard é de apenas $1,20/M tokens, o que representa 1/63 do Opus 4.6. Com o mesmo orçamento, é possível realizar mais de 10 vezes mais tarefas.
4. Escolha flexível entre duas versões: A versão Standard é ideal para processamento em lote e cenários onde o custo é prioridade, enquanto a Lightning é voltada para interações em tempo real e baixa latência.

O MiniMax-M2.5 já está disponível na plataforma APIYI, com suporte para chamadas via interface compatível com OpenAI. Recomendamos utilizar a APIYI (apiyi.com) para obter créditos gratuitos e realizar seus testes, bastando alterar o parâmetro model para alternar e comparar as duas versões.

📚 Referências

⚠️ Nota sobre o formato dos links: Todos os links externos utilizam o formato Nome do Recurso: domain.com para facilitar a cópia, mas não são clicáveis para evitar a perda de autoridade de SEO.

1. Anúncio Oficial do MiniMax M2.5: Detalhes sobre as capacidades principais e especificações técnicas do M2.5

   • Link: minimax.io/news/minimax-m25
   • Descrição: Documentação oficial de lançamento, incluindo dados completos de benchmarks e introdução aos métodos de treinamento.

2. Documentação da API MiniMax: Guia oficial de integração da API e especificações do modelo

   • Link: platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
   • Descrição: Contém IDs do modelo, janela de contexto, exemplos de chamadas de API e outras especificações técnicas.

3. Avaliação da Artificial Analysis: Avaliação independente de terceiros e análise de desempenho do modelo

   • Link: artificialanalysis.ai/models/minimax-m2-5
   • Descrição: Fornece rankings de benchmarks padronizados, testes de velocidade real e comparação de preços.

4. MiniMax no HuggingFace: Download de pesos de modelos de código aberto

   • Link: huggingface.co/MiniMaxAI
   • Descrição: Código aberto sob a licença MIT, suporta implantação privada via vLLM/SGLang.

Autor: Equipe Técnica
Troca de Conhecimento: Sinta-se à vontade para discutir sua experiência com o MiniMax-M2.5 na seção de comentários. Para mais tutoriais de integração de APIs de Modelos de Linguagem Grande, visite a comunidade técnica APIYI em apiyi.com.