M2.5是上海MiniMax公司開發的一款開源大型語言模型，於2026年2月12日在MiniMaxAgent平台上線，次日（2月13日）宣布將模型權重全球開源。該模型定位為“原生Agent（智慧型體）生產級模型”，專為Agent場景設計，採用MoE（混合專家）架構，激活參數量為10B。在第三方平台OpenRouter上，該模型曾位列平台調用量榜單，單周調用量為3.07T tokens。該模型提供了API服務，並於2026年2月25日被集成至阿里雲百鍊平台。其核心技術創新在於自研的Forge原生Agent強化學習框架。
M2.5是M2系列模型的快速疊代產物，在過去108天內從M2、M2.1疊代至M2.5。在編程領域的權威評測SWE-Bench Verified中，M2.5的成績從M2的69.4分提升至80.2分；在Multi-SWE-Bench中取得51.3%的成績。其自研的Forge框架通過最佳化實現了約40倍的訓練加速。用戶在MiniMax Agent平台上構建了超過1萬個專家智慧型體。根據MiniMax公司2025年業績報告，M2系列文本模型在2026年2月的日均token消耗量高於2025年12月。
基本介紹
- 發布日期：2026年2月13日
- 名稱：M2.5
- 開發商：MiniMax公司
- 架構：MoE架構
- 用途：編程、工具調用與辦公
- 類型：大型語言模型
研發背景,發展歷程,核心技術,運營模式,核心團隊,重要事件,未來展望,
研發背景
MiniMax M2.5是MiniMax公司開發的開源AI模型，於2026年2月12日發布。該模型定位為“原生Agent（智慧型體）生產級模型”，專為Agent場景設計。
M2.5的開發旨在解決複雜Agent套用成本較高的問題。通過提升性價比以降低使用成本，從而支持Agent的規模化套用。
發展歷程
M2.5是MiniMax公司M2系列模型的快速疊代產物。在過去108天內，MiniMax從M2、M2.1疊代至M2.5。M2系列文本模型疊代速度極快，在短時間內完成多次版本升級。
2026年2月12日，M2.5作為新一代文本模型在MiniMaxAgent平台上線。次日（2月13日），MiniMax宣布將M2.5模型權重全球開源，並支持本地化部署。
此次疊代提升了性能。在編程領域的權威評測SWE-Bench Verified中，M2.5的成績從M2的69.4分提升至80.2分，達到了與Claude Opus系列相當的水平。
M2.5發布後，在12小時內位列OpenRouter熱度榜榜首，一周內達到該平台調用量首位，周調用量增至3.07萬億（T）tokens。其調用量高於同期Kimi K2.5、GLM-5與DeepSeek V3.2三款模型的調用量總和，與該模型相關的調用主要集中在OpenRouter平台10萬至100萬（100K-1M）長文本區間。
2026年2月25日，阿里雲百鍊推出包含M2.5在內的多個開源模型API服務“Coding Plan”，標誌著該模型被大型雲平台集成。根據MiniMax公司2025年業績報告，M2系列文本模型在2026年2月的日均token消耗量已增長至2025年12月的6倍以上。上線初期，用戶在MiniMax Agent平台上構建了超過1萬個專家智慧型體。
核心技術
M2.5模型採用MoE（混合專家）架構，激活參數量為10B，在顯存占用和推理能效比上具備優勢。
其核心技術創新在於自研的Forge原生Agent強化學習（RL）框架。該框架通過引入中間層，實現了訓練引擎與推理Agent的解耦，支持集成任意Agent腳手架和工具，並最佳化了模型在Agent scaffolds和工具上的泛化能力。通過最佳化異步調度策略和樹狀結構化的樣本合併策略，實現了約40倍的訓練加速。在算法層面，採用CISPO算法確保MoE模型在大規模訓練期間的穩定性，並引入了過程獎勵（Process Reward）機制來端到端監控生成質量，緩解長上下文場景中的信用分配問題。
基於上述技術，M2.5具備“原生Spec能力”，使其能夠在編碼前進行任務規劃與系統設計。該能力覆蓋從系統設計、環境構建到代碼審查的軟體開發環節。
在部分基準測試中，M2.5展現出較高性能。在編程領域，其在SWE-Bench Verified測試中取得80.2%的成績，在Multi-SWE-Bench中取得51.3%的成績。在搜尋與工具調用任務中，其在BrowseComp、Wide Search等任務中表現良好，輪次消耗較前代模型減少約20%。在辦公場景GDPval-MM評測中，與部分主流模型對比取得59.0%的平均勝率。
根據MiniMax公司2025年業績報告，其於2026年初發布的M2.5模型在編程與Agent場景表現突出。報告顯示，M2系列文本模型在2026年2月的日均token消耗量已增長至2025年12月的6倍以上。
運營模式
M2.5採用開源模式，其模型權重已在HuggingFace、魔搭ModelScope等平台開源，支持開發者本地部署。該模型亦提供了API服務。
該模型在成本控制方面具有一定特點。M2.5模型在成本控制方面進行了最佳化。
M2.5於2026年2月13日官宣。
模型上線後，在開發者社區中獲得了一定程度的採用。發布後曾在OpenRouter熱度榜上排名靠前，一周內周調用量達到3.07T tokens。根據2026年3月的公司報告，M2系列文本模型在2026年2月的日均token消耗量已增長至2025年12月的6倍以上。2026年2月，MiniMax年化經常性收入為1.5億美元，模型Token消耗量呈現顯著增長。上線初期，用戶在MiniMax Agent平台上構建了超過1萬個專家智慧型體。2026年2月25日，阿里雲百鍊推出包含M2.5在內的多個開源模型API服務“Coding Plan”。
核心團隊
M2.5模型由上海MiniMax公司研發。
團隊將模型在108天內於SWE-Bench Verified的成績從69.4分提升至80.2分的躍遷歸因於大規模Agent強化學習（RL Scaling）。其自研的Forge框架通過解耦訓練引擎與Agent，實現對任意Agent腳手架和工具的泛化最佳化，並通過異步調度與樹狀合併策略實現約40倍訓練加速。在算法層面，團隊採用CISPO最佳化與過程獎勵機制，以緩解長上下文場景中的信用分配問題，並將“任務真實耗時”納入獎勵函式，在效果與回響速度之間取得平衡。這些技術路徑的突破推動了模型能力的快速躍遷。
重要事件
2026年2月12日，MiniMax M2.5模型正式上線。同日，受新模型發布的利好刺激，MiniMax公司市值一度突破1800億港元。2026年2月13日，MiniMax官宣M2.5模型並全球開源，模型權重在HuggingFace等平台上線，支持本地化部署。
在第三方平台OpenRouter上，該模型上線12小時內進入該平台熱度榜前列，一周內位列調用量榜首，單周調用量達到3.07T tokens。
2026年2月25日，阿里雲百鍊推出包含M2.5在內的多個開源模型API服務“Coding Plan”，標誌著該模型被大型雲平台集成。
2026年3月12日，在AWE（中國家電及消費電子博覽會）展會上，搭載M2.5模型的Vbot維他動力機器狗亮相，展示了其認知物理世界和自主隨行的能力。
未來展望
具體而言，編程領域將實現L4至L5級別的智慧型，從輔助工具轉向更緊密的協作；辦公領域的發展速度可能接近此前一年編程領域的進步；多模態創作將能夠生成可直接使用的中長內容，並可能出現流式、實時輸出的新形式。從公司戰略層面，MiniMax計畫從大模型公司向AI時代的平台型公司發展。
MiniMax正在推進M3和Hailuo3系列模型研發，以實現多模態深度融合，鞏固技術積累。
