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不得不承认,现在的 AI 真的很强。
Claude Opus 4.6 的代码能力让人惊叹,GPT-5 的推理深度让人敬畏。对于大厂和独角兽来说,这是生产力的救星。
但对于独立开发者、中小团队,或者咱们这些只想用 AI 干点实事的普通人来说,这些东西真的太贵了。
动辄每月几十美元的订阅费,API 调用起来更是像在烧钱。跑一个复杂的 Agent 任务,成本动不动就几美元,稍微复杂一点的长任务,成本直接上天。
这哪里是生产力工具,简直是碎钞机。
很多好点子,就是因为“跑不起”而被扼杀在摇篮里。
好在,市场不会永远让垄断者躺赢。
MiniMax 发布了最新的 M2.5 模型。

它在 SWE-Bench Verified 上跑出了 80.2% 的高分,在多语言编程和长文本任务中直接对标 Claude Opus 4.6。
更重要的是,它带来的不仅仅是参数的胜利,更是成本的暴击。
巨头们不敢降的成本,它降了;不想给的效率,它给了。
这不是在捡剩饭,而是在重新定义规则。
核心能力列表
1. 编程能力:不仅会写代码,更会“搞架构”
以前我们用 AI 写代码,最怕它“没头苍脑”。你让它写个函数,它写得挺好;你让它做一个系统,它就开始乱编。
M2.5 解决了这个痛点。它在训练中涌现出了一种“架构师思维”。
- 先规划,后动工:在写代码前,它会像一个资深工程师一样,先拆解需求、规划结构、设计 UI,然后再动手。
- 全生命周期覆盖:从 0 到 1 的环境搭建,到 1 到 90 的功能迭代,甚至最后的代码审查,它都能搞定。实测数据显示,它在 SWE-Bench 上完成任务的速度比上一代快了 37%,用时与 Claude Opus 4.6 持平。

2. 真正的 Agent 能力:学会“省着用”
很多模型做 Agent 任务,就是疯狂调用工具、疯狂搜索,效率极低。
M2.5 聪明在它学会了“偷懒”,可以用最少的步骤把事办成。
- 在 BrowseComp、Wide Search 等测试中,M2.5 达成目标所用的步数比前代减少了约 20%。
- 它不再是盲目试错,而是有了更高效的推理路径。省下的不仅是 Token,更是你的等待时间。
3. 办公场景:不再是生成“文字垃圾”
这是 M2.5 最“激进”的地方。它不再满足于生成一段看起来通顺的文字,而是直接对标“可交付成果”。
- 行业级标准:MiniMax 直接找了金融、法律、社科领域的资深专家参与训练。
- 实战表现:它能直接产出符合行业标准的 Word 文档、PPT 演示稿,甚至能进行复杂的 Excel 财务建模。
- 在内部 Cowork Agent 评估中,它战胜了其他主流模型,平均胜率达 59.0%。

4. 成本与效率:这才是真正的“杀手锏”
这部分数据,真的有点吓人。
- 速度快:M2.5-Lightning 版本原生支持 100 tokens/秒的输出速度。这是目前主流前沿模型速度的两倍。
- 价格低:
- M2.5-Lightning (100 TPS):输入 ,输出2.4/M。
- M2.5 (50 TPS):价格直接减半。
- 横向对比:基于输出价格计算,M2.5 的成本仅为 Opus、Gemini 3 Pro 或 GPT-5 的 1/10 到 1/20。
这是什么概念?
如果你以 100 tokens/秒的速度连续运行 M2.5 一整小时,成本只要 1 美元。
如果速度降到 50 tokens/秒,一小时只要 0.3 美元。
以前跑一个 Agent 任务要几块钱,现在只要几分钱。MiniMax 甚至表示,只要你花 1 万美元,就能让 4 个 M2.5 实例连续跑整整一年。
MiniMax 在技术报告中提到了一个愿景:“Intelligence too cheap to meter”(智能便宜到无需计量)。
这代表了什么趋势?
这代表了 AI 正在从“奢侈品”走向“水电煤”。
过去,我们还在纠结订阅制和 API 定价,那是“云服务”的逻辑。现在,M2.5 正在把它变成“基础设施”逻辑。
当智能的成本低到可以忽略不计时,Agent(智能体)经济才真正具备了爆发的土壤。 开发者再也不用为了省几毛钱而绞尽脑汁去优化 Prompt,用户也可以放心大胆地把长任务交给 AI 去跑。
M2.5 的发布,不仅仅是一个新模型的诞生,更是对整个行业的一次“掀桌子”。
它用实打实的数据告诉市场:高性能不一定非要高价格,快速度不一定非要高溢价。
对于咱们这些技术从业者和独立开发者来说,这绝对是今年最值得关注的信号。
这不再是简单的工具之争,而是“昂贵的护城河”与“普惠的生产力”之间的方向之争。
这时候,站在“便宜且好用”这一边,总是不会错的。
参考资料:https://www.minimax.io/news/minimax-m25
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