MiniMax: MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 は MiniMax のテキストモデルで、api14 にモデル ID minimax/minimax-m2.5 として掲載されています。MiniMax はこれを、現実世界の生産性のために構築された最先端の大規模言語モデルであり、多様で複雑な現実世界のデジタル作業環境にわたってトレーニングされており、M2.1 のコーディングに関する専門性を基盤としていると説明しています。これはテキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の生成ではなく、言語作業を対象としています。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。コンテキストウィンドウは 204,800 トークンで、1 回の応答で最大 128,000 トークンを生成できます。これは入力側では長い文書に、出力側では長く詳細な回答に十分な余裕があります。サポートするパラメータには、サンプリングを制御するための temperature、top_p、top_k、min_p、repetition_penalty、frequency_penalty、presence_penalty に加えて、応答の長さと終了を調整するための max_tokens と stop があります。また reasoning と include_reasoning もサポートしており、これはモデルに回答前に問題を順に考えさせたい場合に重要です。

プロバイダーが M2.5 を現実世界の生産性とコーディングを中心に位置づけているため、自然に適合するのは、コード生成、リファクタリング、デバッグ、説明といったソフトウェア関連のタスクであり、さらにそれらを取り巻く一般的なナレッジワーク、すなわち長い文書の起草と編集、大きな入力の要約、構造化データの抽出、コンテキストウィンドウ内に収まる資料に対する質問応答です。大きな出力許容量は、回答自体が長い作業、たとえば完全なファイル、詳細なレポート、複数部分からなる計画を 1 回の呼び出しで生成する場合に適しています。ツール使用と構造化出力により、モデルが関数を呼び出したり、固定された形式でデータを返したりする必要があるエージェント型ワークフローにとって妥当な選択肢となります。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出すには、チャット補完リクエストで model フィールドを minimax/minimax-m2.5 に設定し、OpenAI で使用するのと同じクライアントライブラリとリクエスト形式を使います。サポートされるパラメータは、通常のサンプリング制御 (temperature、top_p、top_k、min_p、repetition_penalty、frequency_penalty、presence_penalty)、長さと停止の制御 (max_tokens、stop)、決定性と検査のオプション (seed、logit_bias、logprobs、top_logprobs)、出力整形 (response_format、structured_outputs)、ツール使用 (tools、tool_choice) をカバーします。推論の動作は reasoning と include_reasoning を通じて公開されるため、最終回答と一緒に推論内容を返すかどうかを決められます。

このモデルはテキストのみを受け付けるため、画像、音声、その他の非テキスト入力に依存するタスクはその範囲外であり、それらの入力モダリティを持つモデルが必要になります。非テキスト出力が必要な場合も同様です。上記のコンテキストと出力の制限に収まるテキストワークロードであれば、minimax/minimax-m2.5 は評価しやすい選択肢であり、パラメータ一覧によりサンプリングの調整、構造の強制、ツール呼び出しパイプラインへの組み込みを十分に制御できます。