MiniMax M2.5 — SOTA 生產力 LLM，具有強大的編碼和智能體能力，20萬上下文，約60 tps 輸出。
MiniMax M2.5 是由 Minimax 開發的大型語言模型，可透過 OrcaRouter 的 API 使用。該模型專為處理自然語言輸入並生成文字輸出而設計。它可經由與 OpenAI 相容的端點存取，意味著您只需進行小幅設定變更，即可使用現有程式碼與函式庫（例如 OpenAI Python SDK）。MiniMax M2.5 是純文字模型，不支援圖片、音訊或其他模態。其主要差異點在於…
MiniMax M2.5 在理解與生成文本的任務上表現出色，尤其是在長上下文情境中。它能夠摘要長篇文件、根據大量背景資料回答問題、撰寫條理清晰的論文，並執行複雜的推理。此模型擅長遵循指令，可用於創意寫作、程式碼生成及翻譯。然而，每次請求的輸出僅限於 2048 個 token，因此不適合一次性生成非常長的回應。若要產生更長的輸出，可能需要串聯多次呼叫或使用串流功能。該模型的優勢在於利用其龐大的上下文來產生準確且具上下文感知的輸出。
MiniMax M2.5 的最佳使用場景，在於充分利用其 204800 個 token 的上下文視窗。例如：分析長達數十頁的法律合約——模型可讀取整份合約，並回答關於條款的詳細問題。另一個應用是建立能跨越多個工作階段記住完整對話記錄的聊天助手。教育領域則可根據整章教科書內容提供解說。程式碼分析工具能處理整個儲存庫，以建議修正或說明功能。對於任何需要綜合大量文字的任務，MiniMax M2.5 都是一個強而有力的選擇。
儘管MiniMax M2.5有其優勢，但並非所有情境下都是最具成本效益的選擇。若你的任務僅需短上下文（例如幾千個token），使用token成本較低的較小模型便已足夠。同樣地，若你需要更快的推論速度或更高的吞吐量，較小模型通常提供更低的延遲。對於不需要大上下文的任務，你可能會為未使用的容量付出過多成本。OrcaRouter可存取多種模型；在決定前請評估你的token用量與延遲需求。此外，需注意最大輸出為2048個token，若需在一次呼叫中生成冗長報告，可能有所不足。
MiniMax M2.5 僅接受文字作為輸入。它不直接支援圖片、音訊、影片或檔案上傳。如果您的應用程式需要多模態輸入（例如分析圖片或轉錄語音），您需要將該資料預處理為文字，或使用不同的模型。輸出也僅限於文字。模型可以根據提示產生純文字或結構化格式（如 JSON）。由於其僅限文字的特性，它最適合用於經典的自然語言處理任務。沒有內建函式呼叫或工具使用支援，但可以透過提示工程手動實現。
τ²-Bench 是一個專為評估語言模型在任務導向表現而設計的基準測試。它衡量模型遵循指令並完成實際任務的能力，例如資訊提取、總結與推理。MiniMax M2.5 在此基準測試中獲得 95.3 分，顯示該模型在這些任務導向評估上的表現優於其他在同一個基準測試中測試的模型。然而，τ²-Bench 僅是其中一個指標；在其他基準測試或實際應用中的表現可能有所不同。使用者應根據自己的具體使用情境，並對模型進行相應的測試。
基於其 τ²-Bench 得分 95.3，MiniMax M2.5 在任務導向場景中展現出強大的能力。大上下文視窗使其能夠納入大量背景資訊，這很可能有助於它在需要深度脈絡的任務上的表現。該模型以其上下文大小而言定價也極具競爭力，使其成為長上下文應用的經濟選擇。它能高效處理純文字輸入。用戶回報在長文件摘要和問答方面有良好成效。該模型的架構設計旨在維持數千個token的連貫性。
MiniMax M2.5 有若干限制。首先，它僅支援文字，無法處理圖像或其他模態。其次，最大輸出為 2048 個 token，限制了單一回應的長度。第三，雖然 τ²-Bench 分數很高，但還有許多其他基準測試（例如 MMLU、HumanEval）我們沒有該模型的公開分數。在創意寫作或程式碼生成方面的表現可能有所不同。第四，未提供延遲和吞吐量數據；實際速度取決於提供商的基礎設施和負載。最後，該模型可能未像某些替代方案那樣經過廣泛測試，因此邊緣情況的行為較難預測。
目前並沒有公開的MiniMax M2.5延遲或吞吐量數據。一般來說，具有極大上下文視窗的模型因處理大量詞元的計算成本，速度可能比小型模型慢。實際回應時間取決於輸入長度、要求的輸出詞元數量，以及透過OrcaRouter存取時Minimax伺服器的當前負載。需要低延遲的使用者應使用其典型的提示長度進行測試。串流回應有助於降低感知延遲。OrcaRouter的基礎設施可能會增加少量開銷，但其設計目標是將影響降至最低。
MiniMax M2.5 的定價為每 100 萬輸入代幣 0.30 美元，每 100 萬輸出代幣 1.20 美元。此價格由提供者 Minimax 設定，並由 OrcaRouter 以無任何加成的方式傳遞。代幣數量由提供者的 tokenizer 計算；輸入代幣包含提示詞、任何系統訊息或上下文，輸出代幣則為生成的回應。除代幣用量外，API 呼叫不收取任何額外費用。此定價使 MiniMax M2.5 在長上下文任務中極具成本效益，尤其是與其他一些大型上下文模型相比時。
評估成本時，請考慮每項任務的有效成本取決於輸入和輸出 token 的數量。對於提示詞非常長的任務（例如 20 萬個 token），輸入成本可能相當可觀：每百萬個 token 0.30 美元，意味著每次調用 20 萬個 token 的成本為 0.06 美元。輸出 token 的單價較高，因此生成較長回應的任務將產生更高的費用。如果您的提示詞較短，選擇輸出品質相近但更便宜的模型可能更經濟。此外，若能快取或重複使用部分上下文，也可能降低成本。目前並未提及高流量或批次處理的折扣；請查閱 OrcaRouter 以了解可能的量級定價方案。
OrcaRouter 以供應商費率計費 MiniMax M2.5，零加成。您每單位 Token 支付的價格就是 Minimax 收取的價格。沒有任何隱藏費用或平台附加費。此透明定價適用於 OrcaRouter 上的所有模型。您的使用量根據 OrcaRouter 回報的 Token 數量進行追蹤與計費。您可以透過 OrcaRouter 儀表板監控成本。由於無加成，透過 OrcaRouter 使用 MiniMax M2.5 的成本與直接從 Minimax 使用完全相同，同時還能享有統一 API 及簡化整合的優勢。
所提供的資料中並未提及 MiniMax M2.5 的特定快取機制。某些供應商提供提示快取功能，可重複使用相同的輸入前綴而不重複計費；但目前未知 Minimax 是否支援此功能。若要最佳化成本，可以透過刪減不必要的上下文來縮短輸入長度，或使用較短的系統提示。對於有大量類似請求的應用，可考慮將多個問題批次處理到單一提示中，以分攤輸入成本。OrcaRouter 不會對快取額外收費，但您需要自行在應用層級實作回應快取（如需要）。
要調用 MiniMax M2.5，請向 OrcaRouter 的 OpenAI 相容端點發送 POST 請求。將基礎 URL 設為 https://api.orcarouter.ai/v1，並在 Authorization 標頭中包含您的 API 金鑰（Bearer token）。在請求主體中，指定模型為 "minimax/minimax-m2.5"。您可以傳遞標準參數：messages（角色/內容物件陣列）、temperature、max_tokens（最多 2048）、top_p、frequency_penalty、presence_penalty 和 stop 序列。回應將會是包含生成文字的 JSON 物件。OrcaRouter 支援串流，設定 stream=true 即可傳回即時生成的 tokens。
MiniMax M2.5 支援 OpenAI 相容的聊天完成功能之典型參數。messages 參數可接受 system、user 與 assistant 角色。max_tokens 參數上限為 2048，與模型的最大輸出長度一致。temperature 參數控制隨機性（0.0 至 2.0，預設值通常為 0.7）。top_p 使用核心採樣。frequency_penalty 與 presence_penalty 可調整重複性。OrcaRouter 亦支援用於多次完成的 n 參數，但請注意這會使成本倍數增加。您可以使用 stop 序列來中斷生成。此模型並無特定文件記載的函式呼叫或工具使用。
如果您目前正在使用 OpenAI 模型或其他供應商的 API，透過 OrcaRouter 遷移至 MiniMax M2.5 非常簡單。將您的 base URL 更改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將模型名稱更新為 "minimax/minimax-m2.5"。您現有的聊天補全程式碼只需稍作調整即可運作。請確保您的 API 金鑰來自 OrcaRouter 而非 OpenAI。您可能需要調整參數：例如，max_tokens 不能超過 2048。另外請注意，不同模型之間的系統提示行為可能略有差異；請徹底測試。OrcaRouter 提供一致的介面，降低遷移阻力。
驗證是通過在Authorization標頭中傳遞的API金鑰完成的。您可以從OrcaRouter帳戶儀表板獲取API金鑰。如果您收到401錯誤，請檢查您的金鑰是否正確且有效。速率限制和使用配額由OrcaRouter管理；請查看您的方案以了解詳細信息。對於像400（錯誤請求）這樣的錯誤，請確認您的請求主體符合預期格式。OrcaRouter會記錄相關的錯誤消息。可能發生網路逾時；請實作帶有指數退避的重試邏輯。失敗的請求除了處理的令牌使用量外不收取任何費用，但不完整的回應可能仍會產生輸入令牌費用。
MiniMax M2.5 與其他支援大上下文的模型競爭，例如 Google 的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude，它們也支援超過 10 萬個 token。其定價為每百萬 token $0.30/$1.20，具有競爭力，通常低於某些替代方案。τ²-Bench 得分 95.3 是任務導向效能的強力指標。然而，若無其他基準測試的直接比較，很難評估相對品質。MiniMax M2.5 僅支援文字；像 Gemini 這類模型也支援圖像。您的選擇應取決於多模態需求、特定基準測試效能以及成本。OrcaRouter 讓您能輕鬆測試多個模型。
較小的模型（例如 GPT-4o-mini、Llama 3.1 8B）的上下文窗口小得多（通常為 8k-128k），且每 token 成本更低。對於適合較小上下文的任務，這些模型更經濟且通常更快。MiniMax M2.5 的優勢在於其 204800 token 的上下文窗口，在大規模應用上具有成本效益。如果你的提示詞很少超過 50k token，那麼較便宜的模型可能更合適。此外，較小的模型可能具有更低的延遲。使用 OrcaRouter 在你的特定資料上進行基準測試來決定。τ²-Bench 分數是 M2.5 特有的；較小模型在該基準測試上的分數可能較低。
在沒有直接基準測試比較的情況下，我們可以比較規格。GPT-4 和 Claude 在許多基準測試（包括編碼和推理）中都有經過驗證的記錄。MiniMax M2.5 提供更大的上下文長度（204800，而 GPT-4 Turbo 為 128k），並且每個 token 的價格更低。然而，GPT-4 和 Claude 有更大的輸出限制（4k-8k tokens）且支援多模態輸入。MiniMax M2.5 僅支援文字，並將輸出限制為 2048 tokens。對於純文字的長上下文任務，MiniMax M2.5 可能更具成本效益。對於需要視覺或更長生成的任務，替代方案會更好。OrcaRouter 讓您可以存取所有這些模型，從而進行並排測試。
將 MiniMax M2.5 與其他模型搭配使用，可以優化成本與效能。例如，對簡單查詢使用小巧快速的模型，僅在需要大型上下文時才啟用 MiniMax M2.5。或者，將其作為多輪對話中的長期記憶緩衝區。OrcaRouter 的統一 API 讓您無需變更程式碼即可輕鬆切換模型。您也可以串接模型：先使用輕量模型摘要上下文，再將摘要餵給 MiniMax。由於定價透明，您可以據此規劃預算。對於需要深度上下文理解的任何工具組合，MiniMax M2.5 都是一個可靠的附加選項。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_completion_tokensreasoningreasoning_splitstreamtemperaturetop_p| 輸入 / 1M tokens | $0.300 |
| 輸出 / 1M tokens | $1.20 |
| 快取讀取 / 1M | $0.030 |
| 快取寫入 / 1M | $0.375 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@misc{orcarouter_minimax_m2_5,
title = {MiniMax M2.5 API},
author = {MiniMax},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m2.5}
}MiniMax. (2026). MiniMax M2.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m2.5