视觉理解 / MiniMax
MiniMax-M2.5
API 调用名:minimax-m2.5
多模态深度思考文本与代码
概览
编码与智能体领域 SOTA,专为 Agent Universe 而设计; 显著增强多语言编程能力,致力于提升真实世界复杂任务中的表现。
- 模型类型:视觉理解
- 输入格式:文字
- 输出格式:文字
- 支持接口:chat / chat_completion
阶梯计费明细
| 档位 | 输入 | 输出 | 缓存命中 | 缓存创建 |
|---|---|---|---|---|
| 兜底档 | ¥0.0021/1K | ¥0.0084/1K | ¥0.0002/1K | ¥0.0026/1K |
按len(输入上下文 token 数)落档。系数 $ / 1M tokens × 汇率 ¥7.3/$。default 分组价(其它分组按折扣换算)。
分组折扣 · 当前展示的是「min」分组价:官方牌价的 9 折(省 10%)。
能力清单
- 相比于前代模型,M2.5 在处理 Agentic 任务时也展现出了更高的决策成熟度:它学会了用更精准的搜索轮次和更优的 token 效率去解决问题。
- M2.5 在 Word、PPT、Excel 金融建模等 workspace 高阶场景中取得了显著的能力提升, 在与主流模型的对比中,它取得了 59.0% 的平均胜率。
- 结合强化学习优化的任务拆解能力与 thinking token 效率,使 M2.5 在完成复杂任务的速度与成本上具备显著优势。
- M2.5 提供 100 TPS 与 50 TPS 两个版本,输出价格仅为同级别模型的 1/10 至 1/20,万元级预算即可支撑多个 Agent 全年无休运行,真正实现无成本约束的规模化 Agent 部署。
调用示例
使用 minimax-m2.5 调用:
curl https://www.wangyidaai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m2.5",
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "描述一下这张图片" },
{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/photo.jpg" } }
]
}]
}'