Deskripsi
MiniMax-M2.5 adalah model terbaru dari MiniMaxAI, yang bertujuan untuk memajukan dan mendemokratisasi kecerdasan buatan melalui sumber terbuka dan ilmu terbuka. Model ini telah dilatih secara ekstensif menggunakan pembelajaran penguatan di ratusan ribu lingkungan dunia nyata yang kompleks, mencapai kinerja terbaik (SOTA) dalam pengkodean, penggunaan alat agen, pencarian, dan pekerjaan kantor. Dengan skor mengesankan 80,2% di SWE-Bench Verified, 51,3% di Multi-SWE-Bench, dan 76,3% di BrowseComp, MiniMax-M2.5 menunjukkan kemampuannya dalam tugas-tugas yang bernilai ekonomi.
Salah satu fitur unggulan dari MiniMax-M2.5 adalah kecepatan dan efisiensinya. Model ini menyelesaikan evaluasi SWE-Bench Verified 37% lebih cepat daripada pendahulunya, M2.1, dan sebanding dengan kecepatan Claude Opus 4.6. Model ini dirancang untuk berpikir secara efisien dan mendekomposisi tugas secara optimal, menjadikannya cocok untuk berbagai aplikasi. Pengguna dapat menjalankan model ini secara terus-menerus selama satu jam dengan biaya hanya $1 pada kecepatan 100 token per detik, atau $0,30 pada 50 token per detik, menjadikannya solusi yang hemat biaya untuk berbagai tugas.
Dalam evaluasi pemrograman, MiniMax-M2.5 telah menunjukkan peningkatan substansial, mencapai tingkat SOTA dalam tugas multibahasa. Kemampuan model ini untuk berpikir dan merencanakan seperti seorang arsitek memungkinkannya untuk mendekomposisi dan merencanakan fitur, struktur, dan desain UI secara efektif. Dilatih pada lebih dari 10 bahasa pemrograman, model ini mendukung seluruh siklus hidup pengembangan, dari desain sistem hingga tinjauan kode yang komprehensif.
MiniMax-M2.5 juga unggul dalam pencarian dan pemanggilan alat, mencapai kinerja terdepan di industri dalam tolok ukur seperti BrowseComp dan Wide Search. Kemampuan pengambilan keputusan yang ditingkatkan memungkinkannya menangani tugas-tugas kompleks dengan lebih efisien, menggunakan lebih sedikit putaran pencarian dan menunjukkan efisiensi token yang lebih baik.
Dalam skenario kantor, MiniMax-M2.5 telah dilatih untuk menghasilkan keluaran yang dapat diserahkan, berkolaborasi dengan para profesional di bidang keuangan, hukum, dan ilmu sosial untuk meningkatkan kemampuannya. Model ini telah menunjukkan peningkatan signifikan dalam skenario ruang kerja bernilai tinggi, mencapai tingkat kemenangan rata-rata 59,0% melawan model-model mainstream lainnya. Secara keseluruhan, MiniMax-M2.5 mewakili kemajuan signifikan dalam teknologi AI, memberikan pengguna alat yang kuat untuk pengkodean, pekerjaan kantor, dan lebih banyak lagi.
Sorotan MiniMax-M2.5
Kinerja terbaik dalam pengkodean
Dekomposisi tugas yang efisien
Operasi yang hemat biaya
Mendukung lebih dari 10 bahasa pemrograman
Kemampuan pencarian terdepan di industri
Keluaran pekerjaan kantor yang bernilai tinggi
Dilatih dengan pembelajaran penguatan
Kecepatan pemrosesan yang cepat
Memulai dengan MiniMax-M2.5
Akses model: Kunjungi repositori Hugging Face.
Autentikasi: Siapkan kredensial Anda untuk akses API.
Siapkan lingkungan: Persiapkan lingkungan pengembangan Anda untuk integrasi.
Integrasi melalui API: Gunakan API yang disediakan untuk terhubung dengan MiniMax-M2.5.
Optimalkan: Sesuaikan parameter untuk kinerja terbaik berdasarkan kasus penggunaan Anda.
Kasus Penggunaan MiniMax-M2.5
- Pengembangan Perangkat Lunak
- Automasi Kantor
- Optimasi Pencarian
- Pemodelan Keuangan
- Pemrograman Multibahasa
