Достижение 80,2% кодирующих способностей на SWE-Bench с помощью MiniMax-M2.5: 2 версии доступа к API и практическое руководство

Заметка автора: Глубокий разбор возможностей кодинга, работы агентов и методов подключения к API для двух версий: MiniMax-M2.5 и M2.5-Lightning. SWE-Bench 80.2% — это уровень, вплотную приближающийся к Opus 4.6, но при этом цена в 60 раз ниже.

12 февраля 2026 года MiniMax выпустила две версии моделей: MiniMax-M2.5 и M2.5-Lightning. Это первые модели с открытым исходным кодом, которые обошли Claude Sonnet в написании кода. Показатель SWE-Bench Verified достиг 80.2%, что всего на 0.6% меньше, чем у Claude Opus 4.6. Обе модели уже доступны на платформе APIYI. Кстати, участвуя в акциях по пополнению баланса, можно получить цену на 20% ниже, чем на официальном сайте.

В чем польза: Благодаря тестам и примерам кода из этой статьи вы поймете ключевые различия между двумя версиями MiniMax-M2.5, выберете подходящий вариант для ваших задач и сможете быстро настроить подключение через API.

Обзор ключевых возможностей MiniMax-M2.5

Подробный разбор навыков кодинга MiniMax-M2.5

MiniMax-M2.5 использует архитектуру MoE (Mixture of Experts — смесь экспертов) с общим количеством параметров 230 млрд, но для инференса активируется всего 10 млрд. Такая конструкция позволяет модели сохранять передовые навыки кодинга, при этом радикально снижая затраты на вычисления.

В задачах программирования M2.5 демонстрирует уникальную «склонность к проектированию» (Spec-writing tendency): прежде чем приступить к написанию кода, она разбивает проект на архитектурные части и планирует дизайн. Благодаря этому она отлично справляется со сложными многофайловыми проектами: в тесте Multi-SWE-Bench она набрала 51.3%, обойдя даже Claude Opus 4.6 (50.3%).

Модель поддерживает фулстек-разработку на более чем 10 языках программирования, включая Python, Go, C/C++, TypeScript, Rust, Java, JavaScript, Kotlin, PHP и другие. Также она подходит для кроссплатформенных проектов: Web, Android, iOS, Windows.

Возможности ИИ-агентов и вызова инструментов

В бенчмарке BFCL Multi-Turn модель M2.5 набрала 76.8%, что значительно выше показателей Claude Opus 4.6 (63.3%) и Gemini 3 Pro (61.0%). Это делает M2.5 лучшим выбором для сценариев с ИИ-агентами, где требуются многошаговые диалоги и слаженная работа с инструментами.

По сравнению с предыдущим поколением M2.1, количество итераций вызова инструментов для выполнения задач сократилось примерно на 20%, а скорость прохождения SWE-Bench Verified выросла на 37%. Более эффективное разбиение задач напрямую снижает расход токенов и итоговую стоимость вызовов.

Сравнение MiniMax-M2.5: стандартная версия vs Lightning

Выбор версии MiniMax-M2.5 зависит от ваших конкретных задач. Возможности моделей в обоих вариантах идентичны, а основные различия заключаются в скорости генерации и стоимости.

Гид по выбору версии MiniMax-M2.5

Когда стоит выбрать Lightning (высокоскоростную версию):

• Интеграция в IDE в качестве ИИ-ассистента, где важна минимальная задержка при автодополнении кода и рефакторинге.
• Интерактивные диалоги с агентами, когда пользователь ожидает мгновенного ответа от службы поддержки или техпомощи.
• Приложения с поиском в реальном времени, требующие быстрой обработки веб-страниц и извлечения информации.

Когда лучше подойдет стандартная версия:

• Фоновая пакетная проверка кода и автоматическое исправление багов, где не требуется мгновенное взаимодействие.
• Оркестрация крупномасштабных задач агентов и длительные асинхронные рабочие процессы.
• Высоконагруженные приложения с ограниченным бюджетом, где важна минимальная стоимость единицы ресурса.

🎯 Совет: Если вы не уверены, какую версию выбрать, попробуйте протестировать обе на платформе APIYI (apiyi.com). Переключение между стандартной и Lightning версиями происходит в рамках одного интерфейса — достаточно просто изменить параметр model, чтобы сравнить задержку и результат.

Сравнение навыков программирования MiniMax-M2.5 с конкурентами

Судя по данным, MiniMax-M2.5 уже достиг передового уровня в области программирования. Результат 80.2% в тесте SWE-Bench Verified всего на 0.6% ниже, чем у Opus 4.6, при этом разница в цене составляет более 60 раз. А в тесте на вызов инструментов (BFCL) M2.5 с результатом 76.8% значительно опережает всех конкурентов.

Для команд, планирующих масштабное развертывание ИИ-агентов для кодинга, преимущество M2.5 в стоимости очевидно: на бюджет в $100 можно выполнить около 328 задач, в то время как с Opus 4.6 — всего около 30.

Примечание к сравнению: Данные бенчмарков взяты из официальных отчетов разработчиков и независимых оценок агентства Artificial Analysis. Реальные показатели могут варьироваться в зависимости от конкретных сценариев. Рекомендуем провести собственное тестирование на платформе APIYI (apiyi.com).

Быстрое подключение к MiniMax-M2.5 API

Минималистичный пример

Ниже представлен самый простой способ подключения к MiniMax-M2.5 через платформу APIYI — всего 10 строк кода, и всё работает:

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",  # Переключитесь на MiniMax-M2.5-Lightning для использования высокоскоростной версии
    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
)

Совет: Получите бесплатные тестовые токены на APIYI (apiyi.com), чтобы быстро проверить возможности MiniMax-M2.5 в кодинге для вашего реального проекта. Платформа поддерживает интерфейс, совместимый с OpenAI, поэтому для перехода достаточно просто изменить base_url и параметр model.

Разбор технической архитектуры MiniMax-M2.5

Ключевое конкурентное преимущество MiniMax-M2.5 основано на двух технологических инновациях: эффективной архитектуре MoE (Mixture of Experts) и фреймворке обучения Forge RL.

Преимущества архитектуры MoE в MiniMax-M2.5

Основная идея архитектуры MoE заключается в «разделении труда между экспертами»: модель состоит из нескольких групп экспертных сетей, и при каждом запросе активируется только подмножество экспертов, наиболее подходящих для текущей задачи. Благодаря тому, что у M2.5 активно всего 10 млрд параметров, она достигает результатов, сопоставимых с плотными моделями на 230 млрд параметров. Это делает её одной из самых компактных и доступных моделей уровня Tier 1 на сегодняшний день.

Фреймворк обучения MiniMax-M2.5 Forge RL

Вторая ключевая технология M2.5 — это фреймворк обучения с подкреплением Forge:

• Масштаб среды обучения: Более 200 000 реальных сред обучения, включая репозитории кода, веб-браузеры и офисные приложения.
• Алгоритм обучения: CISPO (Clipped Importance Sampling Policy Optimization), разработанный специально для задач с многошаговым принятием решений.
• Эффективность обучения: Ускорение обучения в 40 раз по сравнению со стандартными методами RL.
• Механизм вознаграждения: Система вознаграждения на основе результата, а не традиционная обратная связь от человека (RLHF).

Такой подход делает M2.5 более стабильной в реальных задачах кодинга и работе ИИ-агентов, позволяя ей эффективно декомпозировать задачи, выбирать инструменты и выполнять многошаговые действия.

🎯 Практический совет: MiniMax-M2.5 уже доступна на платформе APIYI (apiyi.com). Рекомендуем разработчикам сначала протестировать её в сценариях написания кода и работы агентов, используя бесплатные токены, а затем выбрать стандартную или Lightning-версию в зависимости от ваших требований к задержке и качеству.

Часто задаваемые вопросы

Итоги

Основные преимущества MiniMax-M2.5:

1. Передовые возможности кодинга: Показатели SWE-Bench Verified 80.2% и Multi-SWE-Bench 51.3% являются лидирующими в индустрии. Это первая модель, сумевшая обойти Claude Sonnet в этих дисциплинах.
2. Лидер в работе с агентами: Результат BFCL Multi-Turn 76.8% обеспечивает серьезный отрыв от конкурентов. Количество итераций для успешного вызова инструментов сократилось на 20% по сравнению с предыдущим поколением.
3. Экстремальная экономичность: Стоимость генерации в стандартной версии составляет всего $1.20 за 1 млн токенов. Это в 63 раза дешевле, чем у Opus 4.6 — при том же бюджете вы сможете выполнить в 10 раз больше задач.
4. Две версии для разных задач: Standard идеальна для пакетной обработки и случаев, где важна цена, а Lightning — для живого общения и приложений с низкой задержкой.

MiniMax-M2.5 уже доступна на платформе APIYI с поддержкой OpenAI-совместимого интерфейса. Рекомендуем зайти на APIYI (apiyi.com), получить бесплатные токены и проверить модель в деле — переключаться между версиями можно простым изменением названия модели в коде.

📚 Справочные материалы

⚠️ Примечание по формату ссылок: Все внешние ссылки указаны в формате Название: domain.com. Их удобно копировать, но они не кликабельны — это сделано для сохранения SEO-веса страницы.

1. Официальный анонс MiniMax M2.5: Подробное описание ключевых возможностей и технических деталей M2.5

   • Ссылка: minimax.io/news/minimax-m25
   • Описание: Официальный документ релиза, включающий полные данные бенчмарков и описание методов обучения.

2. Документация MiniMax API: Официальное руководство по интеграции API и спецификации моделей

   • Ссылка: platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
   • Описание: Содержит ID моделей, размер контекстного окна, примеры вызовов API и другие технические характеристики.

3. Обзор от Artificial Analysis: Независимое тестирование и анализ производительности модели

   • Ссылка: artificialanalysis.ai/models/minimax-m2-5
   • Описание: Стандартизированные рейтинги бенчмарков, реальные замеры скорости и сравнение цен.

4. MiniMax на HuggingFace: Загрузка весов моделей с открытым исходным кодом

   • Ссылка: huggingface.co/MiniMaxAI
   • Описание: Открытый исходный код под лицензией MIT, поддержка приватного развертывания через vLLM/SGLang.

Автор: Техническая команда
Техническое обсуждение: Делитесь своим опытом использования MiniMax-M2.5 в комментариях. Больше руководств по интеграции API различных ИИ-моделей можно найти в техническом сообществе APIYI на apiyi.com.