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KI-Modelle · Portrait

MiniMax-M2.5

RL-trainiertes Agenten-Modell mit Hersteller-Spitzenwert von 80,2 Prozent auf SWE-bench Verified.

Quellen geprüft am 20. Oktober 2026 · Redaktion: Philipp Paulik

Entwickler: MiniMax →

Technische Einordnung

M2.5 wurde laut MiniMax mit Reinforcement Learning in über 200.000 realen Umgebungen trainiert. Die Karte meldet SWE-bench Verified 80,2 Prozent, Multi-SWE-Bench 51,3 Prozent und BrowseComp 76,3 Prozent (mit Kontextmanagement), bei 37 Prozent kürzerer Laufzeit als M2.1.

Zugang & Nutzung

Gewichte auf Hugging Face und ModelScope; MiniMax Agent, API und Coding Plan; Inferenz über SGLang, vLLM oder Transformers laut Modellkarte.

Modified-MIT laut Modellkarte; die konkreten Änderungen gegenüber MIT im Lizenztext prüfen.

Grenzen & richtig lesen

Alle Werte sind Herstellerangaben, die SWE-bench-Auswertungen liefen überwiegend mit Claude-Code-Scaffolding und überschriebenem Systemprompt. Preisangaben stammen von der Modellkarte und können sich ändern.

Benchmark-Belege

Herstellerbericht, keine eigene Messung. Die Zahlen sind keine direkt vergleichbare Modellrangliste. Messdatum und vollständige Testkonfiguration sind in den referenzierten Tabellenzeilen nicht ausgewiesen.

Test / ModellWertKontext
SWE-bench VerifiedVerified80,20% laut HerstellertabelleScaffolding laut Modellkarte überwiegend Claude Code mit überschriebenem Systemprompt; die Karte berichtet zusätzlich Droid- und OpenCode-Läufe. Herstellerangabe, nicht unabhängig geprüft.Quelle: MiniMax · Abruf 20.10.2026