MiniMax M2.5 es uno de los agentes de codificación AI más rápidos y rentables disponibles — y con Novita AI, puedes acceder a él por solo $0.30/$1.20 por 1M de tokens. Alcanzando un 80.2% en SWE-Bench Verified y un 51.3% en Multi-SWE-Bench, M2.5 ofrece un rendimiento de codificación de última generación mientras completa tareas un 37% más rápido que M2.1 — igualando la velocidad de Claude Opus 4.6 a una fracción del costo.
Esta guía te muestra exactamente cómo acceder a MiniMax M2.5 a través de la API compatible con OpenAI de Novita AI, implementarlo para cargas de trabajo de producción y maximizar sus fortalezas únicas en codificación agéntica, uso de herramientas y automatización de oficina.
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¿Qué es MiniMax M2.5?
MiniMax M2.5 es un modelo de mezcla de expertos (MoE) de 228.7 mil millones de parámetros entrenado específicamente para tareas de productividad del mundo real. Construido con 256 expertos y 8 expertos activados por token, ofrece un rendimiento de vanguardia en codificación, uso de herramientas agénticas, búsqueda web y automatización de oficina, manteniendo una eficiencia de inferencia extrema.
Arquitectura de Minimax M2.5
| Especificación | MiniMax M2.5 |
|---|---|
| Parámetros Totales | 229B |
| Arquitectura | Mezcla de Expertos (MoE) |
| Número de Expertos | 256 totales, 8 activos por token |
| Longitud de Contexto | 196,608 tokens (~196K) |
| Tamaño Oculto | 3072 |
| Capas | 62 |
| Tamaño del Vocabulario | 200,064 |
Puntos de referencia de Minimax M2.5
MiniMax M2.5 logra resultados de vanguardia en codificación, tareas agénticas y automatización de oficina, igualando o superando modelos 3-5 veces más caros. El modelo fue entrenado con aprendizaje por refuerzo en más de 200,000 entornos del mundo real, lo que le otorga una generalización inigualable en tareas prácticas.
Codificación, Uso de Herramientas y Tareas Agénticas

De HuggingFace

De HuggingFace
MiniMax M2.5 no domina todos los puntos de referencia, pero mantiene resultados consistentemente sólidos en tareas de simulación, recuperación y razonamiento de múltiples turnos. Su perfil sugiere:
- Fuerte coordinación de tareas en modo agente
- Integración robusta de búsqueda y recuperación
- Razonamiento estable en múltiples turnos
- Simulación competitiva de entornos estructurados
En general, MiniMax M2.5 parece optimizado para flujos de trabajo agénticos aplicados y ejecución compleja de múltiples pasos, más que para puntos de referencia de razonamiento académico puro.
Automatización de Oficina
MiniMax M2.5 no está diseñado para dominar puntos de referencia abstractos de razonamiento académico o competencias matemáticas puras. Su fortaleza reside en tareas de ejecución profesional de oficina, especialmente aquellas que requieren resultados estructurados y entregables.
| Punto de Referencia | MiniMax M2.5 | MiniMax M2.1 | Claude Opus 4.5 | Claude Opus 4.6 | Gemini 3 Pro | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-MM | 59.0 | 24.6 | 61.1 | 73.5 | 28.1 | 54.5 |
| MEWC | 74.4 | 55.6 | 82.1 | 89.8 | 78.7 | 41.3 |
| Finance Modeling | 21.6 | 17.3 | 30.1 | 33.2 | 15.0 | 20.0 |
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Velocidad de Minimax M2.5
Por qué importa la velocidad de M2.5: Completar SWE-Bench un 37% más rápido que M2.1 significa menores costos de API Y ciclos de iteración más rápidos. Para una tarea típica de refactorización de múltiples archivos, M2.5 termina en 45 segundos frente a los 70 segundos de M2.1 — ahorrando tiempo y dinero a escala.
¿Por qué MiniMax M2.5 en Novita AI?
Novita AI ofrece la mejor relación costo-rendimiento para ejecutar MiniMax M2.5 en producción. Mientras que el auto-hosting requiere 4-8 GPU H100 (mínimo $5.80/hora), la API serverless de Novita cuesta solo $0.30 de entrada / $1.20 de salida por 1M de tokens — sin gastos generales de infraestructura, escalado instantáneo y un SLA de uptime del 99.5%.
Ventajas clave de Novita AI para MiniMax M2.5:
| Característica | Novita AI | Auto-Hosting |
|---|---|---|
| Tiempo de configuración | 2 minutos (clave API) | 2-5 días (aprovisionamiento de GPU + configuración) |
| Modelo de costo | Pago por token ($0.30/$1.20 por 1M) | Alquiler fijo de GPU ($5.80/hora+ para 4×H100) |
| Escalado | Escalado automático instantáneo | Aprovisionamiento manual de GPU |
| Mantenimiento | Cero (servicio gestionado) | Alto (vLLM, drivers, actualizaciones) |
| Disponibilidad | SLA del 99.5% | Depende de tu infraestructura |
| Mejor para | Cargas de trabajo variables, prototipado rápido, APIs de producción | Inferencia de alto volumen 24/7 con carga predecible |
Cómo acceder a MiniMax M2.5 en Novita AI
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.

Paso 2: Elige tu modelo
Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.

Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.

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Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página “Settings” y copia la clave API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de chat completions API para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Tu Clave API>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m2.5",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo estás?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Integración de MiniMax M2.5 con herramientas populares
Conecta fácilmente Novita AI con plataformas asociadas como Trae, Continue, Codex, OpenCode, AnythingLLM, LangChain, Dify, Langflow, y Openclaw a través de integraciones oficiales y guías paso a paso.
Casos de uso: dónde brilla MiniMax M2.5
También puedes probar M2.5 en tareas de ingeniería de software y ver cómo planifica y ejecuta dentro de un alcance cerrado. M2.5 generaría un plan completo con especificaciones primero, incluyendo wireframes de UI y endpoints de API. Con eso, añadirá más de 1200 líneas de código TypeScript/JavaScript. Las pruebas pasaron en la primera ejecución en 22 minutos, lo que lo hace más rápido que el promedio de Claude Opus 4.6. El resultado es una aplicación funcional con autenticación JWT e integración con MongoDB.
Construye una app React con backend Node.js para autenticación de usuarios, incluyendo esquema de base de datos.

De website
¡Prueba ahora el potente y asequible Minimax M2.5!
MiniMax M2.5 en Novita AI ofrece un rendimiento de codificación agéntica de nivel frontera a 1/10 del costo de las alternativas premium. Con 80.2% en SWE-Bench Verified, 37% más rápido en finalización de tareas que M2.1, y $0.30/$1.20 por 1M de tokens, es la elección óptima para agentes de codificación AI de producción, automatización de oficina y flujos de trabajo de orquestación de herramientas.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se compara MiniMax M2.5 con M2.1?
M2.5 es un 37% más rápido en tareas de SWE-Bench y alcanza un 80.2% frente al ~70% en SWE-Bench Verified. Ambos cuestan lo mismo ($0.30/$1.20 por 1M de tokens en Novita), lo que convierte a M2.5 en la clara actualización.
¿Puedo alojar MiniMax M2.5 por mi cuenta en lugar de usar la API de Novita?
Sí, pero requiere 4-8 GPU H100 (mínimo $5.80/hora en instancias GPU de Novita). El auto-hosting solo tiene sentido económico por encima de 500M de tokens al mes — para la mayoría de los desarrolladores, la API es mucho más rentable.
¿MiniMax M2.5 admite llamadas a funciones?
Sí. M2.5 fue entrenado extensamente en el uso de herramientas y llamadas a funciones en más de 200,000 entornos del mundo real, logrando un rendimiento líder en la industria en BrowseComp (76.3%) y en benchmarks de búsqueda amplia.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA y agentes que ayuda a desarrolladores y startups a construir, implementar y escalar modelos y aplicaciones agénticas con alto rendimiento, fiabilidad y eficiencia de costos.
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