MiniMax-M2.5 vs MiniMax-M2.1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد MiniMax-M2.5 من MiniMax وMiniMax-M2.1 من MiniMax من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر MiniMax-M2.5 نافذة سياق بحجم 204K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر MiniMax-M2.1 سياقًا بحجم 204K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M2.5
متخصص برمجة مفتوح الأوزاننموذج MiniMax-M2.5 من MiniMax مصمم خصيصاً لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 204K وسرعة 80 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
48%
MiniMax-M2.1
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج MiniMax-M2.1 من MiniMax مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 204K وسرعة 88 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 80/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
N/A
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- MiniMax-M2.1 is faster at 88 tok/s vs 80 tok/s.
| Feature | MiniMax-M2.5 | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 80 |
Provider | MiniMax | MiniMax |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 204K tokens~306 A4 pages of text | 204K tokens~306 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 88 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 64% | 61% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M2.5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 204K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 80 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 470 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (Confidential / 160B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
MiniMax-M2.1 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 204K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 76.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 88 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 420 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (Confidential / 130B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | MiniMax-M2.5 | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 16K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 6K | 4K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | MiniMax-M2.5 | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m2-5 | minimax-m2-1 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | October 2025 |
| Architecture | Coding-Centric Sparse MoE Transformer | Refined Agentic Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | Confidential / 160B MoE | Confidential / 130B MoE |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 99 GB VRAM (4-bit Quantized) · 344 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M2.5 vs MiniMax-M2.1: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, MiniMax-M2.5 or MiniMax-M2.1?
MiniMax-M2.5 is more intelligent. It scores 82 compared with 80 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2.1 is faster, generating 88 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model has lower latency?
MiniMax-M2.1 has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.47s.
الحكم النهائي
يتميز كل من MiniMax-M2.5 (مثالي لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وMiniMax-M2.1 (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق MiniMax-M2.5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم MiniMax-M2.1 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد MiniMax-M2.5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، MiniMax-M2.5 أم MiniMax-M2.1؟+
يتصدر MiniMax-M2.5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين MiniMax-M2.5 وMiniMax-M2.1؟+
يبلغ سعر MiniMax-M2.5 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر MiniMax-M2.1 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد MiniMax-M2.5 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم MiniMax-M2.5 سياقًا بحجم 204K رمز مقابل 204K رمز لنموذج MiniMax-M2.1، بينما يتفوق MiniMax-M2.1 في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.6V ضد MiniMax-M2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GLM-4.7-Flash ضد MiniMax-M2.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- MiniMax-M2.1 ضد MiniMax-M2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- MiniMax-M2.7 ضد MiniMax-M2.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من MiniMax وMiniMax وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).