MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5 Modell-Übersicht
MiniMax M2.5 ist das neueste Flaggschiff-Modell von MiniMax (Hailuo AI), das speziell für Workflows von KI-Agenten und Coding-Aufgaben entwickelt wurde. M2.5 ist der Nachfolger von MiniMax-M2.1 und wurde nativ auf das Tool-Calling trainiert. Im Gegensatz zum zeitgleich veröffentlichten GLM-5 kommt MiniMax-M2.5 mit nur 10B aktiven Parametern aus einer 230B MoE-Architektur aus. Damit ist erreicht es vergleichbare Leistung zu GLM-5 und ist deutlich günstiger als Proprietäre Modelle wie Claude Opus 4.6.
Features
Tools
Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.
Multimodalität
Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.
Finetuning
Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.
Details zum Modell
MiniMax-M2.5 Benchmark Scores
Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.
Technologie & Daten
Technische Spezifikationen
| Architektur | Sparse MoE-Transformer |
|---|---|
| Input Kontextlänge | 204,8k |
| Output Kontextlänge | 131,07k |
| Tokenizer | MiniMax Tokenizer |
Besonderheiten
| Forge RL Framework | Agent-natives Reinforcement-Learning-Framework |
|---|---|
| Lightning-Variante | Modellvariante mit doppeltem Throughput (100 TPS statt 50 TPS) |
| Sichtbares Thinking | Thinking-Tokens in |
| Office-Unterstützung | MiniMax 2.5 kann MS Office Dateien erstellen und bearbeiten |
| Expert Customization | Framework für benutzerdefinierte Experten mit bereits über 10.000 erstellten Expert-Konfigurationen. |
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Sehr gutes Preis-Leistungs-VerhältnisMiniMax-M2.5 erreicht eine Vergleichbare Leistung von proprietären Modellen wie Claude Opus 4.6 oder GPT-5.3-Codex, bei nur 1/10 bis 1/20 der Kosten.
- Stark in Tool-Calling BenchmarksMiniMax-M2.5 erreicht 76.8% im BFCL Multi-Turn Benchmark und liegt damit 13 Prozentpunkte vor Claude Opus 4.6. M2.5 erledigte Multi-Step-Tasks in 20% weniger Durchläufen.
- Starkes Coding-LLMGemeinsam mit GLM-5 führt MiniMax-M2.5 die Coding-Benchmarks der Open-Source Modelle an. Beide Modelle erreichen nahezu die Ergebnisse der proprietären US-Modelle.
- Open Weights mit MIT-LizenzMiniMax-M2.5 ist vollständig open-source und die Gewichte lassen sich auf HuggingFace lokal herunterladen, sodass du das Modell (mit passender Hardware) offline auf deinem PC-System ausführen kannst.
- Hoher DurchsatzM2.5 erreicht über die Standard-API 50 TPS, bzw. 100 TPS über die teurere "Lightning-API", was durch die reduzierte Anzahl an aktiven Parametern erreicht wird. M2.5 hat damit einen ca. 3x höheren Throughput als Opus 4.6.
Nachteile
- Hohe Hardware-Anforderungen für lokales DeploymentAuch wenn MiniMax-M2.5 deutlich kleiner als GLM-5 ist, werden für das lokale Betreiben des 230B-Parameter-Modells mehrere High-End-GPUs benötigt.
- Politischer BiasWie bei anderen Modellen chinesischer LLM-Entwickler muss davon ausgegangen werden, dass politische Einflüsse in die Antworten mit einfließen.
Vergleiche MiniMax-M2.5 mit anderen LLMs
Vergleiche MiniMax-M2.5 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.
Provider & APIs
Du kannst MiniMax MiniMax-M2.5 über die API folgender Anbieter nutzen.
Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.
