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MiniMax M2.5OPEN
MiniMax-M2.5 è un modello linguistico di grandi dimensioni SOTA progettato per la produttività nel mondo reale.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.47 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 41% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 5 di 11 modelli MiniMax monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per MiniMax M2.5, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
A parità di budget, MiniMax M2.5 offre 10 volte più capacità. Open weights significa anche che può self-hostarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $1.56 per 1M token (mediana di 21) — questo costa $0.47.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna e 11 in più
Informazioni su questo modello
MiniMax M2.5 è un modello AI open-weight di MiniMax. Puoi scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sottostanti sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisci la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è MiniMax M2.5?
MiniMax M2.5 è un modello di linguaggio AI di MiniMax. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 34.5 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
MiniMax M2.5 è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi eseguire il self-hosting di MiniMax M2.5 e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.27 per milione di token di input e $1.08 per milione di token di output.
A cosa serve MiniMax M2.5?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 84.8%, Humanity's Last Exam 20.5%, Long Context Reasoning 72%, SciCode 42.6%, IFBench 71.6%, τ²-Bench 95.3%, Terminal-Bench Hard 34.8%.
Posso ospitare autonomamente MiniMax M2.5?
Sì. MiniMax M2.5 ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.