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MiniMax: MiniMax M2.5
minimax/minimax-m2.5
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
MiniMax M2.5 es un modelo de lenguaje de texto a texto de MiniMax, catalogado en OpenRouter con una ventana de contexto de 200.000 tokens y razonamiento obligatorio. Según su ficha, fue entrenado con aprendizaje por refuerzo en cientos de miles de entornos reales, orientado a programación, uso agéntico de herramientas, búsqueda y productividad de oficina. El proveedor reporta resultados de vanguardia en codificación y ejecuciones agénticas más rápidas que su predecesor M2.1, mientras que el Design Arena de OpenRouter muestra posiciones intermedias. La verificación independiente de las afirmaciones del proveedor es limitada en este paquete de fuentes.[1][2]
Puntos fuertes
- El proveedor reporta sólida capacidad de programación entrenada en más de diez lenguajes y plataformas full-stack, con un paso emergente de planificación tipo arquitecto antes de generar código.[2]
- Se enfatiza el uso agéntico de herramientas y búsqueda: el proveedor indica menos rondas de búsqueda y mejor eficiencia de tokens que M2.1, y OpenRouter lista soporte de herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
- Amplio contexto de 200.000 tokens con razonamiento obligatorio; el proveedor afirma alto throughput de servicio y costo operativo muy bajo para cargas agénticas sostenidas.[1][2]
Limitaciones
- Los resultados destacados de benchmarks (SWE-Bench, BrowseComp, una evaluación interna de trabajo de oficina) son autorreportados por el proveedor y no están verificados independientemente en este paquete.[2]
- Entrada y salida solo de texto; no se listan modalidades multimodales en la entrada del catálogo.[1]
- La señal medida independiente se limita a posiciones intermedias en el Design Arena de OpenRouter; no se indica fecha de corte de conocimiento y la ficha suministrada está truncada, así que valide en su propia carga de trabajo.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Flujos de codificación agéntica como desarrollo full-stack en múltiples lenguajes y revisión de código, dada la fortaleza reportada por el proveedor; haga un piloto en sus propios repositorios primero.[1][2]
- Agentes de búsqueda e investigación y pipelines con llamadas a herramientas donde importan el throughput y la eficiencia de costo.[2]
- Redacción de entregables de oficina como documentos, hojas de cálculo y presentaciones, sugerido por el entrenamiento reportado por el proveedor pero sin verificación externa.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · MiniMax: MiniMax M2.5Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · MiniMax: MiniMax M2.5Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
MiniMax-M2.5 is a SOTA large language model designed for real-world productivity. Trained in a diverse range of complex real-world digital working environments, M2.5 builds upon the coding expertise of M2.1...
Especificaciones
- ID del modelo
- minimax/minimax-m2.5
- ID canónico
- minimax/minimax-m2.5-20260211
- Creador
- minimax
- Añadido a OpenRouter
- 12.02.2026
- Longitud de contexto
- 200,000
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.270 / salida $1.08
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 57.6% · posición 67 | 1,153Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 56.8% · posición 64 | 1,198Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 51.2% · posición 71 | 1,170Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 55.5% · posición 69 | 1,167Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 54.5% · posición 52 | 1,141Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 53.4% · posición 76 | 1,163Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 57.5% · posición 62 | 1,215Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Venice | 198,000 | $0.270 | $0.950 | — | — | 83.33% |
| AtlasCloudfp8 | 196,608 | $0.295 | $1.2 | — | — | 100% |
| GMICloudfp8 | 196,608 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| DigitalOcean | 65,536 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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