Minimax
MiniMax M2.7
MiniMax-M2.7
最大コンテキスト
204.8K
最大出力
131.1K
リリース日
N/A
入力$0.3 / 百万トークン
出力$1.2 / 百万トークン
MiniMax M2.5
MiniMax-M2.5MiniMax M2.5 は、参照元で強調されている特徴として trained in complex digital environments, コーディング/search/office workflow emphasis を持ちます。主な価値は real-world productivity, Word/Excel/PowerPoint tasks and agentic ツール利用 にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
204.8K tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
2026年2月12日
Modalities
MiniMax M2.5 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.3/M | $1.2/M | $0.03/M |
MiniMax M2.5 の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
MiniMax M2.5のモデル特長
MiniMax M2.5は、多言語ソフトウェア開発、構造化された作業計画、実務的なオフィス作業向けに最適化されたテキスト推論モデルです。
アーキテクチャ設計
実装前に要件を分解し、機能、プロジェクト構造、インターフェースを計画して、一貫したシステム開発を支援します。
多言語ソフトウェア開発
多数のプログラミング言語での学習により、システム設計、実装、機能改善、コードレビュー、テストまで支援します。
効率的な作業分解
強化学習により、複雑な作業の分解とエージェント処理における思考トークンの管理が改善されています。
MiniMax M2.5のユースケース
MiniMax M2.5は、ソフトウェア開発の全工程、リポジトリのリファクタリング、構造化された業務・財務分析に適しています。
開発ライフサイクル全体
要件をアーキテクチャへ落とし込み、環境構築、機能実装、コードレビュー、システムテストまで進めます。
リポジトリのリファクタリング
既存プロジェクトを分析して構造化された変更計画を作成し、期待される動作を維持しながら関連ファイルを修正します。
業務・財務ワークフロー
元資料をレポート構成、プレゼンテーション内容、財務モデリング手順へ整理し、オフィスツールでの作業に利用します。
TokenHub API で MiniMax M2.5 を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)MiniMax M2.5 のベンチマーク
MiniMax-M2.5
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 33.7 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 37.4 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 84.8% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 19.1% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 42.6% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 34.8% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 71.6% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 66% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 95.3% |
指標の出典 Artificial Analysis
MiniMax M2.5 よくある質問
MiniMax M2.5 の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
MiniMax M2.5 の役割は？+
MiniMax M2.5 は MiniMax のコーディング・ツール利用・検索・業務生産性向けモデルです。
MiniMax M2.5 でまず試す用途は？+
日常的なコーディング支援、検索エージェント、業務生産性に向き、特に速度と費用対効果重視の場面に適します。
MiniMax M2.5 を選ぶ理由は？+
主な強みはコード・ツール・検索・業務生産性の幅広い組み合わせです。
MiniMax M2.5 のトレードオフは？+
旧世代のため、後継モデルの新機能がありません。 最新機能が必要重視なら MiniMax M2.7 を検討してください。
TokenHubでどう始めますか？+
TokenHubで提供状況を確認し、新規案件では現行の後継を優先してください。
MiniMax M2.5 を使い始めますか？
1つの API キーで MiniMax M2.5 とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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