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MiniMax: MiniMax M2.5

minimax/minimax-m2.5

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

MiniMax M2.5 é um modelo de linguagem de texto para texto da MiniMax, listado no OpenRouter com janela de contexto de 200.000 tokens e raciocínio obrigatório. Segundo sua ficha, foi treinado com aprendizado por reforço em centenas de milhares de ambientes reais, visando programação, uso agêntico de ferramentas, busca e produtividade de escritório. O fornecedor relata resultados de ponta em codificação e execuções agênticas mais rápidas que seu antecessor M2.1, enquanto o Design Arena do OpenRouter mostra posições intermediárias. A verificação independente das alegações do fornecedor é limitada neste pacote de fontes.[1][2]

Pontos fortes

O fornecedor relata forte capacidade de programação treinada em mais de dez linguagens e plataformas full-stack, com uma etapa emergente de planejamento estilo arquiteto antes de gerar código.[2]
O uso agêntico de ferramentas e busca é enfatizado: o fornecedor indica menos rodadas de busca e melhor eficiência de tokens que o M2.1, e o OpenRouter lista suporte a ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Amplo contexto de 200.000 tokens com raciocínio obrigatório; o fornecedor afirma alta taxa de serviço e custo operacional muito baixo para cargas agênticas sustentadas.[1][2]

Limitações

Os resultados de benchmarks em destaque (SWE-Bench, BrowseComp, uma avaliação interna de trabalho de escritório) são autorrelatados pelo fornecedor e não verificados independentemente neste pacote.[2]
Entrada e saída apenas de texto; nenhuma modalidade multimodal é listada na entrada do catálogo.[1]
O sinal medido independente limita-se a posições intermediárias no Design Arena do OpenRouter; a data de corte de conhecimento não é informada e a ficha fornecida está truncada, portanto valide na sua própria carga de trabalho.[1][2]

Onde usar

Fluxos de codificação agêntica como desenvolvimento full-stack em múltiplas linguagens e revisão de código, dada a força relatada pelo fornecedor; faça primeiro um piloto nos seus próprios repositórios.[1][2]
Agentes de busca e pesquisa e pipelines com chamadas de ferramentas onde throughput e eficiência de custo importam.[2]
Redação de entregáveis de escritório como documentos, planilhas e apresentações, sugerido pelo treinamento relatado pelo fornecedor, mas sem verificação externa.[2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · MiniMax: MiniMax M2.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · MiniMax: MiniMax M2.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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...

Especificações

ID do modelo: minimax/minimax-m2.5
ID canônico: minimax/minimax-m2.5-20260211
Criador: minimax
Adicionado ao OpenRouter: 12.02.2026
Comprimento de contexto: 200,000
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.270 / saída $1.08
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Fonte	Benchmark	Valor	Nota	Dados obtidos
Design Arena	models · 3dtaxa de vitória 57.6% · posição 67	1,153Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · codecategoriestaxa de vitória 56.8% · posição 64	1,198Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztaxa de vitória 51.2% · posição 71	1,170Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtaxa de vitória 55.5% · posição 69	1,167Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · svgtaxa de vitória 54.5% · posição 52	1,141Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttaxa de vitória 53.4% · posição 76	1,163Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026
Design Arena	models · websitetaxa de vitória 57.5% · posição 62	1,215Elo	BB — próximos 30% da coorte	13.11.2026

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (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%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.