用 MiniMax-M2.5 實現 SWE-Bench 80.2% 編碼能力：2 個版本 API 接入與實戰指南

作者注：深度解析 MiniMax-M2.5 和 M2.5-Lightning 兩個版本的編碼能力、智能體表現和 API 接入方法，SWE-Bench 80.2% 接近 Opus 4.6，價格僅爲 1/60

MiniMax 在 2026 年 2 月 12 日發佈了 MiniMax-M2.5 和 M2.5-Lightning 兩個模型版本。這是目前開源模型中首個在編碼能力上超越 Claude Sonnet 的模型，SWE-Bench Verified 達到 80.2%，僅比 Claude Opus 4.6 低 0.6 個百分點。目前該兩個模型已上線 APIYI 平臺，歡迎接入使用，價格方面通過參與充值活動，可做到官網 8 折。

核心價值: 通過本文的實測數據和代碼示例，你將瞭解 MiniMax-M2.5 兩個版本的核心差異，選擇最適合你場景的版本，並快速完成 API 接入。

MiniMax-M2.5 核心能力概覽

MiniMax-M2.5 編碼能力詳解

MiniMax-M2.5 採用 MoE（Mixture of Experts）架構，總參數量 230B，但僅激活 10B 參數進行推理。這種設計使得模型在保持前沿編碼能力的同時，大幅降低了推理成本。

在編碼任務中，M2.5 展現出一種獨特的 "Spec-writing tendency"——在動手寫代碼之前，先對項目進行架構分解和設計規劃。這種行爲模式使它在處理複雜多文件項目時表現尤爲出色，Multi-SWE-Bench 得分 51.3% 甚至領先 Claude Opus 4.6 的 50.3%。

模型支持 10+ 編程語言的全棧開發，覆蓋 Python、Go、C/C++、TypeScript、Rust、Java、JavaScript、Kotlin、PHP 等主流語言，同時支持 Web、Android、iOS、Windows 等多平臺項目。

MiniMax-M2.5 智能體與工具調用能力

M2.5 在 BFCL Multi-Turn 基準測試中得分 76.8%，大幅領先 Claude Opus 4.6 的 63.3% 和 Gemini 3 Pro 的 61.0%。這意味着在需要多輪對話、多工具協作的智能體場景中，M2.5 是目前最強的選擇。

相比前代 M2.1，M2.5 完成智能體任務的工具調用輪次減少了約 20%，SWE-Bench Verified 評估速度提升了 37%。更高效的任務分解能力直接降低了 Token 消耗和調用成本。

MiniMax-M2.5 標準版與 Lightning 版本對比

選擇 MiniMax-M2.5 的哪個版本，取決於你的具體使用場景。兩個版本的模型能力完全一致，核心差異在於推理速度和定價。

MiniMax-M2.5 版本選擇場景指南

選擇 Lightning 高速版的場景：

• IDE 編碼助手集成，需要低延遲的實時代碼補全和重構建議
• 交互式智能體對話，用戶期望快速響應的客服或技術支持
• 實時搜索增強應用，需要快速反饋的網頁瀏覽和信息檢索

選擇標準版的場景：

• 後臺批量代碼審查和自動修復，不需要實時交互
• 大規模智能體任務編排，長時間運行的異步工作流
• 預算敏感的高吞吐量應用，追求最低單位成本

🎯 選擇建議：如果你不確定選哪個版本，建議先在 API易 apiyi.com 平臺上同時測試兩個版本。標準版和 Lightning 版本在同一接口下切換，只需修改 model 參數即可快速對比延遲和效果。

MiniMax-M2.5 與競品編碼能力對比

從數據來看，MiniMax-M2.5 在編碼能力上已經達到前沿水平。SWE-Bench Verified 80.2% 的得分僅比 Opus 4.6 低 0.6%，但價格差距高達 60 倍以上。在工具調用能力上，M2.5 的 BFCL 76.8% 更是大幅領先所有競品。

對於需要大規模部署編碼智能體的團隊，M2.5 的成本優勢意味着同樣 $100 的預算可以完成約 328 個任務，而使用 Opus 4.6 僅能完成約 30 個。

對比說明: 以上基準測試數據來源於各模型官方公佈數據和第三方評測機構 Artificial Analysis。實際表現可能因具體任務場景有所不同，建議通過 API易 apiyi.com 進行實際場景測試驗證。

MiniMax-M2.5 API 快速接入

極簡示例

以下是通過 API易平臺接入 MiniMax-M2.5 的最簡方式，10 行代碼即可運行：

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"，  # 切換爲 MiniMax-M2.5-Lightning 可使用高速版
    messages=[{"role": "user"， "content": "用 Python 實現一個 LRU 緩存"}]
）
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:
    """
    調用 MiniMax-M2.5 API

    Args:
        prompt: 用戶輸入
        model: MiniMax-M2.5 或 MiniMax-M2.5-Lightning
        system_prompt: 系統提示詞
        max_tokens: 最大輸出 token 數
        stream: 是否啓用流式輸出

    Returns:
        模型響應內容
    """
    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：編碼任務
result = call_minimax_m25（
    prompt="重構以下代碼，提升性能並添加錯誤處理"，
    model="MiniMax-M2.5-Lightning"，
    system_prompt="你是一個資深全棧工程師，擅長代碼重構和性能優化"，
    stream=True
）

建議: 通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，快速驗證 MiniMax-M2.5 在你的實際項目中的編碼效果。平臺支持 OpenAI 兼容接口，現有代碼只需修改 base_url 和 model 參數即可切換。

MiniMax-M2.5 技術架構解析

MiniMax-M2.5 的核心競爭力來源於兩個技術創新：MoE 高效架構和 Forge RL 訓練框架。

MiniMax-M2.5 MoE 架構優勢

MoE 架構的核心思想是"專家分工"——模型包含多組專家網絡，每次推理只激活與當前任務最相關的專家子集。M2.5 以僅 10B 的激活參數量實現了接近 230B 密集模型的效果，這使得它成爲目前 Tier 1 模型中體積最小、成本最低的選擇。

MiniMax-M2.5 Forge RL 訓練框架

M2.5 的另一關鍵技術是 Forge 強化學習框架：

• 訓練環境規模: 超過 20 萬個真實世界訓練環境，涵蓋代碼庫、網頁瀏覽器、辦公應用
• 訓練算法: CISPO（Clipped Importance Sampling Policy Optimization），專爲多步決策任務設計
• 訓練效率: 相比標準 RL 方法實現 40 倍訓練加速
• 獎勵機制: 基於結果的獎勵系統，而非傳統的人類偏好反饋（RLHF）

這種訓練方式使得 M2.5 在真實編碼和智能體任務中表現更加穩健，能夠高效地進行任務分解、工具選擇和多步執行。

🎯 實踐建議：MiniMax-M2.5 已經在 API易 apiyi.com 平臺上線。建議開發者先使用免費額度測試編碼和智能體場景，根據實際延遲和效果需求選擇標準版或 Lightning 版本。

常見問題

總結

MiniMax-M2.5 的核心要點：

1. 編碼能力前沿: SWE-Bench Verified 80.2%，Multi-SWE-Bench 51.3% 行業領先，是首個超越 Claude Sonnet 的開源模型
2. 智能體能力第一: BFCL Multi-Turn 76.8% 大幅領先所有競品，工具調用輪次比前代減少 20%
3. 極致性價比: 標準版輸出僅 $1.20/M tokens，是 Opus 4.6 的 1/63，同等預算可完成 10 倍以上任務
4. 雙版本靈活選擇: 標準版適合批量和成本優先場景，Lightning 適合實時交互和低延遲場景

MiniMax-M2.5 已在 API易平臺上線，支持 OpenAI 兼容接口調用。推薦通過 API易 apiyi.com 獲取免費額度進行實測，只需修改 model 參數即可在兩個版本間切換對比。

📚 參考資料

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1. MiniMax M2.5 官方公告: 詳細介紹 M2.5 的核心能力和技術細節

   • 鏈接: minimax.io/news/minimax-m25
   • 說明: 官方發佈文檔，包含完整的基準測試數據和訓練方法介紹

2. MiniMax API 文檔: 官方 API 接入指南和模型規格

   • 鏈接: platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
   • 說明: 包含模型 ID、上下文窗口、API 調用示例等技術規格

3. Artificial Analysis 評測: 獨立第三方模型評測和性能分析

   • 鏈接: artificialanalysis.ai/models/minimax-m2-5
   • 說明: 提供標準化的基準測試排名、速度實測和價格對比

4. MiniMax HuggingFace: 開源模型權重下載

   • 鏈接: huggingface.co/MiniMaxAI
   • 說明: MIT 協議開源，支持 vLLM/SGLang 私有化部署

作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論 MiniMax-M2.5 的使用體驗，更多 AI 模型 API 接入教程可訪問 API易 apiyi.com 技術社區