MiniMax M2.5 Rehberi: Nasıl Çalışır, Kullanım Alanları ve Daha Fazlası

ABD-Çin teknoloji gerilimlerinin ortasında ve Zhipu’nun GLM-5’i ile Moonshot’un Kimi K2.5 gibi uygun fiyatlı Çinli modellerin artışına paralel olarak, beklenen maliyetin küçük bir kısmına SOTA kıyaslamalar sunmasıyla öne çıkan yeni bir oyuncu sahneye çıkıyor. 

MiniMax 2.5 modelinin öneminin bir kısmı fiyatından geliyor. Bu model, nükleer enerji hakkında eski bir ifadeyi yeniden çerçeveleyen “ölçülemeyecek kadar ucuz zekâ” yönünde genel endüstri kaymasının bir parçası.

MiniMax 2.5 iki varyantla sunuluyor: saniyede 50 token üreten tam M2.5 ve oldukça dikkat çekici bulduğum saniyede 100 token’lık Lightning varyantı. Hız farkı dışında her iki varyantın da yetenekleri aynıdır.

Bu yazıda M2.5’in ne olduğunu ve başlıca özelliklerini açıklayacak, kendi testleriniz için fikirler verecek ve en yeni GPT ile Gemini modelleriyle dürüst karşılaştırmalar yapacağım.

MiniMax M2.5 Nedir? 

MiniMax M2.5, Şanghay merkezli MinMax AI şirketinin çok yeni, açık ağırlıklı büyük dil modelidir. Esasen şirketin Hong Kong’daki halka arzından sadece haftalar sonra, 12 Şubat 2026’da duyuruldu. 

MiniMax AI gerçek dünya üretkenliği için tasarlanmıştır; bu nedenle kodlama, ajan tabanlı araç kullanımı, web araması ve ofis otomasyonu konularında başarılıdır. M2.5, 200 binden fazla karmaşık ortamda pekiştirmeli öğrenme ile eğitildi. Bu da yazılım mimarı gibi plan yapacak ve özerk şekilde icra edecek kadar sağlam olmasını sağlar.

MiniMax M2.5’in Başlıca Özellikleri

Yeni model, diğer LLM’lere kıyasla öne çıkmasını sağlayan farklı özellikler sunuyor. Bu bölümde bunlardan birkaçını anacağım.

Çok dilli kodlama desteği

MiniMax M2.5 seyrek bir veri kümesi üzerinde eğitildi; bu sayede Python, Rust, Java, Go ve diğerleri gibi 10’dan fazla programlama dilini, farklı uçtan uca geliştirme ortamlarında ele alabiliyor. Yetenekleri sistem tasarımından kod incelemeye kadar uzanır ve web, Android, iOS ve Windows uygulamalarını kapsar.

Ajan tabanlı araç kullanımı ve arama

M2.5 modeli, BFCL’de %76,9 ile çok aşamalı fonksiyon çağrısı görevinde ve BrowseComp’ta %76,3 ile web gezinmesinde liderlik edebiliyor; bunu da görevleri verimli şekilde parçalamak için seleflerine kıyasla %20 daha az tur kullanarak başarıyor.

Ofis üretkenliği entegrasyonu

Ajan tabanlı araç kullanımı ve arama yeteneklerine ek olarak M2.5 modeli, Word, PowerPoint ve Excel için biçimlendirilmiş çıktılar üretti; örneğin finansal modellerde GDPval-MM kıyaslamalarında ana akım modellere karşı %59’luk bir kazanma oranı yakaladı.

Verimlilik ve RL eğitimi

Forge RL çerçevesi ve CISPO algoritmasıyla desteklenen model, M2.1’e kıyasla görevleri %37 daha hızlı tamamlarken daha az token tüketiyor; özellikle de SWE-Bench görevi başına 3,52M token.

MiniMax M2.5 ile Uygulamalı Deneyim 

MiniMax M2.5’i kendim test etmeye karar verdim. M2.5’in ajan tabanlı araç kullanımı ve arama iddialarından, ayrıca ofis üretkenliğine odaklanmasından ilham alarak, birinin işinde kolaylıkla karşısına çıkabilecek bir araştırma görevi verdim. 

Burada, büyük egemen varlık fonları hakkında bilgileri birleştirmek için aşağıdaki istemi denedim. Bu tabloyu derlemek için MiniMax M2.5’in farklı yerlerden araştırmaları sentezlemesi gerekiyordu. Üstelik ülkenin Gini katsayısını da bulmasını istedim; bunun egemen varlık fonlarının sitelerinde yer alacağından oldukça şüphe ediyordum.

Bilgileri ilgili siteleri ziyaret ederek spot kontrol yaptım. 

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.

Bu sadece küçük ama çok pratik bir testti. MiniMax 2.5, birden çok kaynaktaki araştırmaları doğru bir tabloya dönüştürmede harika iş çıkardı.

Sonraki adımda, diğer örnekleri incelemek için bağımsız demoları ve kıyaslamaları yakından değerlendirdim.

Uçtan uca web geliştirme

M2.5’i yazılım mühendisliği görevlerinde yakından test edebilir ve kapalı kapsamda nasıl planlayıp uyguladığını gözlemleyebilirsiniz. Şu istemi girmenizi öneririm:

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

M2.5, UI çizimleri ve API uç noktalarıyla birlikte eksiksiz, spesifikasyon-öncelikli bir plan çıktısı verecektir. Bununla birlikte 1200+ satır TypeScript/JavaScript kodu ekleyecektir. Testler ilk çalıştırmada 22 dakikada geçti; bu da Claude Opus 4.6’nın ortalamasından daha hızlı. Ortaya JWT kimlik doğrulaması ve MongoDB entegrasyonu olan işlevsel bir uygulama çıkar.

Bu görsel, M2.5 modelini kullanarak MiniMax Agent ortamındaki örneği ve istemi göstermektedir.

Excel finansal modelleme

Belge oluşturma yeteneklerini test etmek için şu tür bir istem deneyebilirsiniz:

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

M2.5, çalışan formüller ve grafikleri olan biçimlendirilmiş dosyalar üretmek üzere tasarlandı. Bu, güçlü GDPval-MM kıyaslama puanlarıyla da uyumlu. (Kıyaslamalardan bir sonraki bölümde daha çok bahsedeceğim.)

MiniMax, Excel’de finansal model kurmak gibi gerçekten faydalı işler yapabilmesi için ofis üretkenliği becerilerine ciddi emek verdi. Ekip, genel şablonlar yerine gerçek sektör standartlarını yansıtan eğitim verileri oluşturmak için finans, hukuk ve sosyal bilimler uzmanlarıyla doğrudan çalıştı.

İyi bir takip testi olarak, özellikle muğlak veya eksik tanımlı bir brifing verin. Bir ortaktan bir genç analiste gelebilecek bir istemi düşünün. Açıklayıcı sorular sorup sormadığını ya da makul varsayımlar yapıp bunları işaretleyip işaretlemediğini gözlemleyin.

SVG üretimi ve akıl yürütme

Burada izlemeye değer olan, M2.5’in göreve nasıl başladığıdır. 

Sürüm notlarından çıkan daha ilginç bulgulardan biri, spesifikasyon yazma davranışının eğitim sırasında organik olarak ortaya çıkması. Belirttiğim gibi, M2.5 herhangi bir kod üretmeden önce projeyi parçalara ayırma ve yazılım mimarı bakış açısından yapı, UI tasarımı ve API uç noktalarını planlama eğilimindedir.

Bu planlamanın gerçekten daha iyi çıktı üretip üretmediğini kendim için değerlendirmeye devam ediyorum.

MiniMax M2.5 ve MiniMax Agent Platformu

MiniMax, M2.5’i, geliştirici olmayanlara “hazır uzmanlar” adını verdiği yapılar aracılığıyla yeteneklerine anında erişim sağlayan bir ajan platformu içinde sunuyor. Bunlar, belirli görevler için yapılandırılmış uzmanlaşmış ajanlardır. Platform bir uygulama mağazası gibi çalışır: uzmanları kategoriye göre gezersiniz, birini seçersiniz ve çalışmaya hazır bir ajan elde edersiniz.

Lansman itibarıyla en çok kullanılan uzmanlar Landing Page Builder, PPTX Maker, Excel Processor ve gerçekten kullanışlı görünen bazı diğerleri. Birlikte ele alındığında, MiniMax’in ofis üretkenliği konusunda neden ün kazandığını görebilirsiniz.

Belki de daha da ilginç olan topluluk katmanı. Kullanıcılar kendi uzmanlarını oluşturup yayımlayabiliyor. Hatta, görünüşe göre 10.000’den fazla uzman çoktan oluşturulmuş.

MiniMax M2.5 Kıyaslamaları 

M2.5, kodlama ve ajan tabanlı işler için en önemli kıyaslamalarda güçlü sonuçlar veriyor. Gerçek dünya GitHub sorun çözüm testi olan SWE-Bench Verified’da %80,2 puan aldı ve selefi M2.1’e kıyasla görevleri %37 daha hızlı tamamladı.

Çok dilli ve çapraz depo görevlerinde, Multi-SWE-Bench’te %51,3 ile birinci oldu. Lansman anında BrowseComp’taki %76,3’lük skoru onu web arama ve araştırma görevlerinde en iyi performans gösteren modeller arasına yerleştiriyordu, ancak liderlik tablosu o zamandan beri değişti. Gemini 3.1 Pro şu anda %85,9 ile lider, onu %84,0 ile Claude Opus 4.6 ve %77,9 ile GPT-5.2 Pro izliyor. Hem Gemini 3.1 Pro hem de Opus 4.6, M2.5’ten bir hafta içinde piyasaya çıktı; bu da şu anda sınırın ne kadar hızlı ilerlediğinin iyi bir göstergesi.

Tamamlayıcı olarak, ajan tabanlı kodlama için Droid kıyasında %79,7 puan aldı ve uygulama geliştirme gibi uzun süreli görevlerde OpenHands Endeksi’nde şu anda 4. sırada.

Bu görsel, M2.5’in aldığı puanları daha net görmeyi sağlıyor. 

MiniMax M2.5’e Nasıl Erişebilirim? 

Bu modeli kullanmanın başlıca 3 yolu var. Dolayısıyla şunları kullanabilirsiniz:

• Açık kaynak ağırlıklar; bunları temel olarak Hugging Face’ten indirip vLLM, SGLang, Ollama veya diğerleriyle yerelde dağıtabilirsiniz. GGUF kantizasyonları tüketici donanımı için mevcuttur.
• API erişimi; resmi web sitesinden Lightning için M giriş token’ında 0,3 $, M çıkış token’ında 2,4 $ fiyatla. Bu da kesintisiz saniyede 100 token hızında saatte 1 $ anlamına gelir. Önbellekleme desteklenir; yüksek hacimli kullanım için kurumsal planlar mevcuttur.
• Entegrasyonlar; VS Code, Cline CLI veya Fireworks AI gibi farklı IDE’lerle ilk günden destek.

Elbette ağırlıklar için ücretsiz katman sınırlaması yoktur; ancak API kullanım bazlı ücretlendirilir.

MiniMax M2.5 Rakiplerle Karşılaştırma

M2.5 modeli, maliyetleri düşürürken performansı eşleştirerek kodlama ve ajan odaklı alanları hedefliyor. İşte bir karşılaştırma:

Bu veriler resmi değerlendirmelerden ve Artificial Analysis’ten, ayrıca diğer modellerin yakın tarihli sürümlerinin incelenmesinden derlenmiştir. M2.5 verimlilik ve açıklıkta öne çıkıyor; ancak kapalı modeller genel bilgi genişliğinde bir adım önde.

MiniMax M2.5 Ne Kadar İyi? 

Daha geniş sektör bağlamında M2.5, hedefli üretkenlik için olağanüstü derecede iyi. %80,2’lik SWE-Bench puanı ve saatlik 1 $ fiyatı, benimsemenin maliyet engellerine takıldığı kurumsal AI alanını gerçekten dönüştürebilir. Açık ağırlık yaklaşımı, sınır düzeyi kodlamada oyunun kurallarını değiştiriyor ve kapalı modellerin hendeklerine gerçek bir baskı uyguluyor.

Bu durumun en net görüldüğü yer BrowseComp; M2.5 burada %76,3 ile tüm açık ağırlık modellerin önünde — her ikisi de belirgin biçimde daha büyük olan GLM-5 ve Kimi K2.5’in önünde yer alıyor. Üzerinde yer alan dört modelin tamamı tescilli; bu da MiniMax’in MIT lisanslı bir sürümle başardıklarına dair bir şeyler söylüyor.

Ajan odaklı yaklaşımı, ölçekten çok özerklik ve verimliliğin önemli olduğu ajan ekonomisi için de onu iyi konumlandırıyor.

Bununla birlikte, M2.5’in eksikleri de var. Yapay Analiz Intelligence Index’te 42/100 puanıyla, daha genelci modellere kıyasla yaratıcı akıl yürütmede geride kalıyor. O bir uzman; çok yönlü bir genelci değil.

Geliştiriciler için notum A+, çok yönlü kullanım için B+. Kapsamını büyük ölçüde genişletmesi muhtemel ince ayarları takip edin.

MiniMax M2.5 Kullanım Alanları 

Bu modelin pek çok özelleştirilmiş kullanım alanı var. Örneğin MiniMax M2.5, GitHub PR’larını otomatikleştirme, hata düzeltmeleri ve uçtan uca uygulama geliştirme gibi yazılım mühendisliği görevlerinde kullanılabilir. (Görünüşe göre MiniMax’in kendi kaynak kodunun %80’i AI tarafından üretilmiş!) 

MiniMax M2.5, ayrıca kurumsal ofis çalışmaları için de kullanılabilir; finans ya da hukuk ekipleri için finansal modelleme, rapor oluşturma ve PPT düzenleme gibi. Ek olarak, MiniMax Agent platformu üzerinden araştırma veya satış için özel AI ajan uzmanları oluşturabilirsiniz. 

Sonuç

MiniMax M2.5, SOTA ajan yeteneklerini açık erişilebilirlikle harmanlayan ve AI ekonomisini yeniden şekillendirebilecek fiyatlarla sunulan bir üretkenlik gücü olmaya aday.

Daha uygulamalı öğrenmek için Geliştiriciler için AI kursumuza göz atın. Bugün deneyin; çünkü uygun fiyatlı zekânın geleceği burada.