MiniMax M2.5 गाइड: यह कैसे काम करता है, उपयोग के मामले और अधिक

अमेरिका-चीन टेक तनाव और Zhipu के GLM-5 तथा Moonshot के Kimi K2.5 जैसे किफायती चीनी मॉडलों की बाढ़ के बीच, एक नया खिलाड़ी अपने SOTA बेंचमार्क के साथ अपेक्षित लागत के एक हिस्से में उभर कर सामने आया है। 

MiniMax 2.5 मॉडल आंशिक रूप से कीमत के कारण महत्वपूर्ण है। यह संपूर्ण उद्योग में “इतनी सस्ती बुद्धिमत्ता कि मीटर करना मुश्किल” की ओर बदलाव का हिस्सा है—जो परमाणु ऊर्जा से जुड़ी एक पुरानी पंक्ति का पुनर्प्रसंग है। 

MiniMax 2.5 दो वेरिएंट में उपलब्ध है: पूर्ण M2.5 जिसमें 50 टोकन/सेकंड हैं और Lightning वेरिएंट जिसमें, मेरे विचार में, काफ़ी प्रभावशाली 100 टोकन/सेकंड हैं। गति के अंतर को छोड़कर, दोनों वेरिएंट की क्षमताएँ समान हैं।

इस लेख में, मैं बताऊंगा कि M2.5 क्या है और इसकी प्रमुख विशेषताएँ क्या हैं, आपके अपने परीक्षणों के लिए विचार दूंगा, और नवीनतम GPT व Gemini मॉडलों के साथ निष्पक्ष तुलना भी साझा करूंगा।

MiniMax M2.5 क्या है? 

MiniMax M2.5 शंघाई-स्थित MinMax AI कंपनी का एक हालिया ओपन-वेट बड़ा भाषा मॉडल है। इसका मुख्यतः 12 फ़रवरी, 2026 को ऐलान हुआ, कंपनी के हांगकांग IPO के कुछ ही सप्ताह बाद। 

MiniMax AI को वास्तविक दुनिया की उत्पादकता के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए यह कोडिंग, एजेंटिक टूल उपयोग, वेब सर्च, और ऑफिस ऑटोमेशन में उत्कृष्ट है। M2.5 को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के जरिए 200k से अधिक जटिल वातावरणों में प्रशिक्षित किया गया है। इससे यह इतना सक्षम बनता है कि सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट की तरह योजना बना सके और स्वायत्त रूप से निष्पादन कर सके।

MiniMax M2.5 की प्रमुख विशेषताएँ

नया मॉडल कई ऐसी विशेषताएँ प्रस्तुत करता है जो इसे अन्य LLMs की तुलना में अलग खड़ा करती हैं। इस अनुभाग में, मैं उनमें से कुछ का उल्लेख करूंगा।

बहुभाषी कोडिंग समर्थन

MiniMax M2.5 को एक स्पार्स डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया, जो इसे 10 से अधिक प्रोग्रामिंग भाषाओं—जैसे Python, Rust, Java, Go आदि—को विभिन्न फुल-स्टैक डेवलपमेंट वातावरणों में संभालने की अनुमति देता है। इसकी कुशलताएँ सिस्टम डिज़ाइन से कोड रिव्यू तक फैली हैं, और वेब, Android, iOS, और Windows अनुप्रयोगों को कवर करती हैं।

एजेंटिक टूल उपयोग और खोज

M2.5 मॉडल BFCL पर 76.9% के साथ मल्टी-टर्न फ़ंक्शन कॉलिंग कार्य में अग्रणी है, और BrowseComp पर 76.3% के साथ वेब नेविगेशन में भी, जबकि कार्यों के कुशल विखंडन के लिए पूर्ववर्तियों की तुलना में 20% कम राउंड का उपयोग करता है।

ऑफिस उत्पादकता एकीकरण

एजेंटिक टूल उपयोग और खोज क्षमताओं के अतिरिक्त, M2.5 मॉडल Word, PowerPoint और Excel के लिए फ़ॉर्मैटेड आउटपुट जनरेट करता है, जैसे वित्तीय मॉडलों के मामले में GDPval-MM बेंचमार्क पर मुख्यधारा के मॉडलों पर 59% विन रेट के साथ।

दक्षता और RL प्रशिक्षण

Forge RL फ्रेमवर्क और CISPO एल्गोरिदम द्वारा संचालित, यह M2.1 की तुलना में 37% तेज़ी से कार्य पूरे करता है, जबकि कम टोकन खपत करता है—विशेष रूप से प्रत्येक SWE-Bench कार्य पर 3.52M।

MiniMax M2.5 के साथ हैंड्स-ऑन 

मैंने MiniMax M2.5 को स्वयं परखने का निर्णय लिया। एजेंटिक टूल उपयोग और खोज के आसपास MiniMax M2.5 के बड़े दावों, साथ ही ऑफिस उत्पादकता पर इसके फोकस से प्रेरित होकर, मैंने इसे एक शोध कार्य दिया जो आसानी से किसी के काम में आ सकता है। 

यहाँ, मैंने बड़े सार्वभौमिक सम्पत्ति कोषों के बारे में जानकारी संयोजित करने के लिए निम्नलिखित प्रॉम्प्ट आज़माया। इस तालिका को संकलित करने के लिए, MiniMax M2.5 को विभिन्न स्थानों से शोध संश्लेषित करना होगा। ध्यान दें कि मैंने इसे देश के Gini गुणांक को खोजने के लिए भी कहा, जिसके बारे में मुझे काफ़ी संदेह था कि वह सार्वभौमिक सम्पत्ति कोषों की वेबसाइटों पर होगा।

मैंने संबंधित वेबसाइटों पर जाकर जानकारी की स्पॉट-चेकिंग की। 

For each of the five largest sovereign wealth funds by AUM, find the following: the fund's name and country, current AUM, current CEO or equivalent, when that person took the role, the fund's reported return in their most recent annual report, and the Gini coefficient of the country. Compile into a table with sources for each figure.

यह एक छोटा सा परीक्षण था, लेकिन बहुत व्यावहारिक। MiniMax 2.5 ने कई स्रोतों से शोध को एक सटीक तालिका में संश्लेषित करने का शानदार काम किया।

अगला, मैंने अन्य शोकेसों का अध्ययन करने के लिए स्वतंत्र डेमो और बेंचमार्क पर क़रीबी नज़र डाली।

फुल-स्टैक वेब डेवलपमेंट

आप M2.5 को सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों पर क़रीबी तौर पर परख सकते हैं और देख सकते हैं कि यह सीमित दायरे में कैसे योजना बनाता है और निष्पादित करता है। मैं सुझाव देता हूँ कि आप यह प्रॉम्प्ट दर्ज करें:

Build a React app with Node.js backend for user authentication, including database schema.

M2.5 एक संपूर्ण स्पेक-फर्स्ट योजना आउटपुट करेगा जिसमें UI वायरफ़्रेम और API एंडपॉइंट शामिल होंगे। इसके साथ, यह 1200+ पंक्तियों का TypeScript/JavaScript कोड जोड़ेगा। परीक्षण पहली रन में 22 मिनट में पास हो गए, जो Claude Opus 4.6 के औसत से तेज़ है। परिणाम JWT ऑथ और MongoDB इंटीग्रेशन के साथ एक फ़ंक्शनल एप्लिकेशन है।

यह चित्र MiniMax एजेंट के वातावरण में M2.5 मॉडल का उपयोग करते हुए दिए गए उदाहरण और प्रॉम्प्ट को दर्शाता है।

Excel वित्तीय मॉडलिंग

इसकी दस्तावेज़ जनरेशन क्षमताओं को परखने के लिए, आप इस तरह का प्रॉम्प्ट आज़मा सकते हैं:

Create an Excel model for startup valuation using DCF, with sensitivity analysis

M2.5 को फ़ॉर्मूलों और चार्ट के साथ काम करने वाली फ़ॉर्मैटेड फ़ाइलें आउटपुट करने के लिए बनाया गया है। यह इसके मजबूत GDPval-MM बेंचमार्क स्कोर के अनुरूप है। (मैं अगले अनुभाग में बेंचमार्क का और उल्लेख करूंगा।)

MiniMax ने Excel में वित्तीय मॉडल बनाना जैसे उपयोगी कार्य करने के लिए ऑफिस उत्पादकता कौशल पर वास्तविक मेहनत की है। टीम ने वित्त, क़ानून और सामाजिक विज्ञान के विशेषज्ञों के साथ सीधे काम किया ताकि प्रशिक्षण डेटा वास्तविक उद्योग मानकों को प्रतिबिंबित करे, न कि सामान्य टेम्पलेट्स को।

एक अच्छा फॉलो-अप परीक्षण यह है कि इसे जानबूझकर अस्पष्ट या अपर्याप्त रूप से निर्दिष्ट ब्रीफ़ दें। उस प्रॉम्प्ट के बारे में सोचें जो एक जूनियर विश्लेषक को किसी पार्टनर से मिल सकता है। देखें कि क्या यह स्पष्टीकरण सवाल पूछता है या उचित अनुमान लगाकर उन्हें फ़्लैग करता है।

SVG जनरेशन और तर्क

यहाँ देखने लायक बात यह है कि M2.5 कार्य की शुरुआत कैसे करता है। 

रिलीज़ नोट्स से निकली अधिक दिलचस्प बातों में से एक यह है कि स्पेक-लिखने वाला व्यवहार प्रशिक्षण के दौरान स्वाभाविक रूप से उभरा। जैसा कि मैंने उल्लेख किया, कोई भी कोड जनरेट करने से पहले, M2.5 परियोजना को विखंडित करने और सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्ट के दृष्टिकोण से संरचना, UI डिज़ाइन और API एंडपॉइंट की योजना बनाने की प्रवृत्ति रखता है।

क्या वह योजना वास्तव में बेहतर आउटपुट देती है—यह ऐसी बात है जिसका मैं अपने लिए मूल्यांकन जारी रख रहा हूँ।

MiniMax M2.5 और MiniMax एजेंट प्लेटफ़ॉर्म

MiniMax M2.5 को एक एजेंट प्लेटफ़ॉर्म के अंदर शिप करता है जो नॉन-डेवलपर्स को इसके क्षमताओं तक तुरंत पहुँच देता है, जिन्हें यह प्री-बिल्ट एक्सपर्ट्स कहता है। ये विशिष्ट कार्यों के लिए कॉन्फ़िगर किए गए विशेषज्ञ एजेंट हैं। प्लेटफ़ॉर्म एक ऐप स्टोर की तरह काम करता है: आप श्रेणी के आधार पर विशेषज्ञों को ब्राउज़ करते हैं, एक चुनते हैं, और वर्कफ़्लो-रेडी एजेंट पाते हैं।

लॉन्च के समय सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले विशेषज्ञ हैं: Landing Page Builder, PPTX Maker, Excel Processor, और कुछ अन्य जो वाकई उपयोगी लगते हैं। समग्र रूप से देखें तो आप समझ सकते हैं कि ऑफिस उत्पादकता के लिए MiniMax की प्रतिष्ठा क्यों बन रही है।

शायद और भी दिलचस्प बात है सामुदायिक परत। उपयोगकर्ता अपने स्वयं के विशेषज्ञ बना और प्रकाशित कर सकते हैं। वास्तव में, दिखाई देता है कि 10,000 से अधिक पहले ही बनाए जा चुके हैं।

MiniMax M2.5 बेंचमार्क 

M2.5 कोडिंग और एजेंटिक कार्यों के लिए सबसे महत्वपूर्ण बेंचमार्क पर मजबूत नंबर देता है। इसने SWE-Bench Verified—जो वास्तविक दुनिया के GitHub इश्यू समाधान का परीक्षण है—पर 80.2% स्कोर किया, जबकि अपने पूर्ववर्ती M2.1 से 37% तेज़ी से कार्य पूरे किए।

बहुभाषी और क्रॉस-रिपॉज़िटरी कार्यों पर, इसने Multi-SWE-Bench पर 51.3% के साथ पहला स्थान प्राप्त किया। लॉन्च के समय, BrowseComp पर इसका 76.3% स्कोर इसे वेब खोज और शोध कार्यों के लिए शीर्ष प्रदर्शन करने वाले मॉडलों में रखता था, लेकिन तब से लीडरबोर्ड बदल चुका है। अब Gemini 3.1 Pro 85.9% के साथ अग्रणी है, उसके बाद Claude Opus 4.6 84.0% और GPT-5.2 Pro 77.9% पर हैं। Gemini 3.1 Pro और Opus 4.6 दोनों M2.5 के एक सप्ताह के भीतर लॉन्च हुए, जो इस बात का अच्छा उदाहरण है कि फ्रंटियर इस समय कितनी तेज़ी से आगे बढ़ रहा है।

अंत में, इसने एजेंटिक कोडिंग के लिए Droid बेंचमार्क पर 79.7% स्कोर किया और वर्तमान में OpenHands Index पर ऐप-बिल्डिंग जैसे लंबी चलने वाले कार्यों के लिए चौथे स्थान पर है।

यह छवि M2.5 के स्कोर किए गए परिणामों को देखना और आसान बनाती है। 

मैं MiniMax M2.5 तक कैसे पहुँच सकता/सकती हूँ? 

मुख्यतः इस मॉडल का उपयोग करने के 3 तरीके हैं। आप इस प्रकार उपयोग कर सकते हैं:

• ओपन-सोर्स वेट्स जिन्हें आप मूल रूप से Hugging Face से डाउनलोड कर सकते हैं और vLLM, SGLang, Ollama या अन्य के साथ लोकल रूप से डिप्लॉय कर सकते हैं। उपभोक्ता हार्डवेयर के लिए GGUF क्वांटाइज़ेशन उपलब्ध हैं।
• API एक्सेस आधिकारिक वेबसाइट से, Lightning के लिए $0.3/M इनपुट टोकन और $2.4/M आउटपुट टोकन के साथ। इसका मतलब है कि आप 100 टोकन/सेकंड लगातार पर $1/घंटा पा सकते हैं। कैशिंग समर्थित है, साथ ही उच्च-वॉल्यूम उपयोग के लिए एंटरप्राइज़ योजनाएँ भी।
• इंटीग्रेशन विभिन्न IDEs जैसे VS Code, Cline CLI, या Fireworks AI के साथ—डे-वन सपोर्ट के लिए।

बेशक, वेट्स के लिए कोई फ्री-टियर सीमाएँ नहीं हैं, लेकिन API उपयोग-आधारित बिलिंग पर है।

MiniMax M2.5 बनाम प्रतिस्पर्धी

M2.5 मॉडल कोडिंग और एजेंटिक निचेज़ को लक्षित करता है, साथ ही मेल खाती परफॉर्मेंस के साथ लागतों को कम करता है। यहाँ तुलना है:

ये डेटा आधिकारिक मूल्यांकनों और Artificial Analysis से, तथा अन्य मॉडलों की हाल की रिलीज़ पढ़कर प्राप्त किए गए हैं। M2.5 दक्षता और openness पर जीतता है, लेकिन व्यापक ज्ञान में क्लोज़्ड मॉडल्स को बढ़त है।

MiniMax M2.5 कितना अच्छा है? 

विस्तृत उद्योग संदर्भ में, लक्षित उत्पादकता के लिए M2.5 असाधारण रूप से अच्छा है। इसका 80.2% SWE-Bench स्कोर और $1/घंटा मूल्य वास्तव में एंटरप्राइज़ AI को बाधित कर सकते हैं, जहाँ लागत अवरोधों ने अपनाने को धीमा किया है। ओपन-वेट दृष्टिकोण फ्रंटियर कोडिंग में गेम-चेंजर है और क्लोज़्ड मॉडलों की moat पर वास्तविक दबाव डालता है।

यह बात BrowseComp पर सबसे स्पष्ट है, जहाँ M2.5 76.3% के साथ सभी ओपन-वेट मॉडलों में अग्रणी है—GLM-5 और Kimi K2.5 से आगे बैठा है, जबकि दोनों आकार में काफ़ी बड़े मॉडल हैं। इसके ऊपर रैंक किए गए चारों मॉडल स्वामित्वाधीन हैं, जो बताता है कि MiniMax ने MIT-लाइसेंस्ड रिलीज़ के साथ क्या साध लिया है।

एजेंटिक फोकस इसे एजेंट इकॉनमी के लिए भी अच्छी तरह स्थापित करता है, जहाँ स्वायत्तता और दक्षता कच्चे पैमाने से अधिक मायने रखती हैं।

यह सब कहते हुए, M2.5 की कुछ कमजोरियाँ भी हैं। यह रचनात्मक तर्क में अधिक सर्वसामान्य मॉडलों की तुलना में पिछड़ता है, जो Artificial Analysis Intelligence Index पर 42/100 के स्कोर में दिखता है। यह एक विशेषज्ञ है, सर्वगुणसंपन्न नहीं।

डेवलपर्स के लिए मैं इसे A+ दूँगा और बहुपयोगिता के लिए B+। ऐसे फाइन-ट्यून पर नज़र रखें जो संभवतः इसके दायरे को काफ़ी बढ़ाएँगे।

MiniMax M2.5 के उपयोग के मामले 

इस मॉडल के कई कस्टमाइज़्ड उपयोग के मामले हैं। एक बात के लिए, MiniMax M2.5 का उपयोग सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों—जैसे GitHub PRs का स्वचालन, बग फिक्स, और पूर्ण ऐप विकास—के लिए किया जा सकता है। (दिखाई देता है कि MiniMax के स्वयं के सोर्स कोड का 80% AI-जनरेटेड है!) 

MiniMax M2.5  का उपयोग एंटरप्राइज़ ऑफिस कार्यों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे वित्तीय मॉडलिंग, रिपोर्ट जनरेशन, और वित्त या क़ानून टीमों के लिए PPT संपादन। अतिरिक्त रूप से, आप MiniMax एजेंट प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से शोध या बिक्री के लिए कस्टम AI एजेंट विशेषज्ञ बना सकते हैं। 

निष्कर्ष

MiniMax M2.5 में SOTA एजेंटिक्स को ओपन एक्सेसिबिलिटी के साथ मिलाकर एक उत्पादकता पावरहाउस बनने की क्षमता है, ऐसी कीमतों पर जो AI अर्थशास्त्र को फिर से आकार दे सकती हैं।

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