低价格,强编程表现
MiniMax 公布的得分为:SWE-Bench Verified 80.2%、Multi-SWE-Bench 51.3%、SWE-Bench Pro 55.4%。
面向低成本编程智能体的 MiniMax M2.5 API,比 MiniMax 官方标价低 68%
minimax-m2.5已更新 from openai import OpenAIclient = OpenAI( base_url="https://api.zurelay.com/v1", api_key="YOUR_ZURELAY_KEY",)stream = client.chat.completions.create( model="minimax-m2.5", messages=[ {"role": "user", "content": "Explain quicksort briefly."}, ], stream=True,)for chunk in stream: if chunk.choices: print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")Base URL https://api.zurelay.com/v1. 支持任意 OpenAI SDK。 Chat API 文档
价格
从预付余额中按量扣费,无需订阅。$10 起充。请求失败不收费。
| 单价 | Zurelay | MiniMax 原价 | 节省金额 |
|---|---|---|---|
输入 每 1M tokens | $0.10 | 67%优惠 | |
输出 每 1M tokens | $0.39 | 68%优惠 | |
缓存输入 每 1M tokens | $0.01 | 67%优惠 |
所有提示词长度均采用同一费率, up to the full 205K context window。流式输出、工具调用和结构化输出不额外收费。
全部 MiniMax 模型及价格拖动滑块设置每月用量。
每年 $217.20
费用
典型用量在 Zurelay 实时价格下的花费,与标价并列对比。
每月 50,000 次请求,输入 1,500 tokens、输出 300 tokens,30% 的输入已缓存,每次请求 $0.000226。
每月 20,000 次请求,输入 8,000 tokens、输出 500 tokens,20% 的输入已缓存,每次请求 $0.000851。
每月 5,000 次请求,输入 40,000 tokens、输出 1,500 tokens,85% 的输入已缓存,每次请求 $0.00153。
每月 1,000,000 次请求,输入 400 tokens、输出 5 tokens,每次请求 $0.000042。
概览
MiniMax M2.5 是 MiniMax 于 2026 年 2 月 12 日发布的开放权重模型,面向编程、智能体工具调用与搜索,以及办公任务。Zurelay MiniMax M2.5 API 通过统一的 OpenAI 兼容端点提供该模型,上下文窗口为 204,800 token,单次回答最多输出 131,072 tokens,价格比 MiniMax 官方标价低 68%。
MiniMax 于 2026 年 2 月 12 日发布 M2.5。它延续了 MiniMax M2.1 的编程优势,并将能力扩展到 Word、PowerPoint 和 Excel 办公任务,包括构建财务模型。MiniMax 已在 Hugging Face 上发布权重:这是一个参数量约为 229B 的混合专家模型。在 Zurelay 上,MiniMax M2.5 API 的模型 ID 为 minimax-m2.5,每 1M 输入 tokens 价格为 $0.10,每 1M 输出 tokens 价格为 $0.39。
MiniMax 公布的结果主要集中在编程和智能体任务。M2.5 在 SWE-Bench Verified 上得分为 80.2%,Multi-SWE-Bench 为 51.3%,SWE-Bench Pro 为 55.4%,启用上下文管理后的 BrowseComp 为 76.3%。MiniMax 表示,M2.5 完成 SWE-Bench Verified 的速度比 M2.1 快 37%,与 Claude Opus 4.6 持平;在其搜索测试中,所需搜索轮数比 M2.1 少约 20%。在办公任务方面,M2.5 在 MiniMax 内部评测 GDPval-MM 中与其他主流模型对比,胜率为 59.0%。这些均为 MiniMax 自行公布的数据,并非独立评测结果。
MiniMax 使用自研智能体训练框架 Forge,在数十万个真实环境中通过强化学习训练 M2.5,覆盖超过 10 种编程语言。据 MiniMax 介绍,M2.5 学会了像软件架构师一样规划,在编写代码前先设计功能、结构和 UI,并能处理 Web、Android、iOS 和 Windows 的全栈项目。
M2.5 始终先推理再回答。在 Zurelay 上,推理内容通过 reasoning 字段返回,与答案并列。它接受 reasoning_effort 参数,但所有级别的运行方式相同,设为 none 也无法关闭推理。它支持文本输入和输出,上下文窗口为 204,800 tokens,单次回答最多输出 131,072 tokens。它支持工具调用、通过 response_format 按 JSON schema 输出,以及流式输出;在我们的测试中,输出速度约为每秒 100 tokens。每 1M 输入 tokens 价格为 $0.10,每 1M 输出 tokens 价格为 $0.39,MiniMax 官方标价分别为 $0.30 和 $1.20,缓存输入价格为 $0.01。
优势
MiniMax 公布的得分为:SWE-Bench Verified 80.2%、Multi-SWE-Bench 51.3%、SWE-Bench Pro 55.4%。
实测约每秒 100 tokens;MiniMax 表示,它完成 SWE-Bench Verified 的速度比 M2.1 快 37%。
与金融、法律和社会科学领域的专业人士共同打造,适用于 Word、PowerPoint 和 Excel 任务,包括财务模型。
上下文窗口为 204,800 token,单次回答最多输出 131,072 token,适合生成大篇幅补丁、报告和文件。
使用场景
在智能体运行框架中执行多文件修复、重构和终端任务,token 单价低。
通过多步操作浏览网页、调用搜索工具。MiniMax 报告称,配合上下文管理,其在 BrowseComp 上的得分为 76.3%。
根据你的笔记和数据编写报告、幻灯片内容和电子表格模型,再由你自己的工具生成文件。
大规模执行提取、分类和摘要任务,并按 JSON schema 输出,供下一步使用。
开始使用
无需排队,也无需换用新的 SDK。只要你的代码能调用 OpenAI, 就能调用 Zurelay。
Sign up, add credit 和 create an API key. Set a monthly budget or a rate limit per key if you like.
Change the base URL. Everything else in your code stays the same.
https://api.zurelay.com/v1Send chat completions as usual. Streaming, tool calls 和 usage reporting work as you expect.
minimax-m2.5对比
每 1M token $0.13 / $0.51
选择 MiniMax 较新的模型 MiniMax M3,可获得 1M token 上下文、图像输入和更高的编程得分:SWE-Bench Pro 得分为 59.0%,M2.5 为 55.4%。
MiniMax M3 API每 1M token $0.06 / $0.24
选择 MiniMax 最新的模型 MiniMax M3.1 Flash,可获得 1M token 上下文、图像和视频输入,token 单价也更低。
MiniMax M3.1 Flash API每 1M token $0.38 / $1.21
对于更高难度的纯文本编程任务,可选择 Z.ai 的旗舰模型 GLM-5.3,支持 1M token 上下文,并可调节推理强度。
GLM-5.3 API在 Zurelay 上,minimax-m2.5 每 1M 输入 token 的价格为 $0.10,每 1M 输出 token 为 $0.39,缓存输入价格为 $0.01。MiniMax 的官方定价为每 1M 输入 token $0.30、每 1M 输出 token $1.20,因此可节省 68%。推理 token 按输出计费。
有。Zurelay 的 minimax-m2.5 价格比 MiniMax 官方定价低 68%,所有提示词长度均按同一费率计费。使用预充值余额付款,无需订阅,失败请求不收费。
安装官方 openai 包,将 base_url 设为 https://api.zurelay.com/v1,并使用你的 Zurelay API 密钥。然后发送 Chat Completions 请求,将 model 设为 "minimax-m2.5"。Zurelay 也接受 MiniMax 自己使用的名称 MiniMax-M2.5,以及 minimax/minimax-m2.5,因此现有代码只需更换基础 URL 和密钥。MiniMax 建议将 temperature 设为 1.0,top_p 设为 0.95.
204,800 token,单次回答最多输出 131,072 token。推理和回答共享这一输出额度,因此处理复杂提示词时请预留余量。在我们的测试中,它成功处理了 156K token 的提示词。M2.5 仅支持文本输入和文本输出。
不能。Zurelay 上的 M2.5 仅接受文本,不支持图像、PDF、音频或视频。包含这些内容的请求会在计费前被拒绝,并返回明确的错误信息。如需处理图像,请使用 MiniMax M3;如需处理图像和视频,请使用 MiniMax M3.1 Flash。
不能。M2.5 始终先推理再回答,推理内容通过 reasoning 字段与回答一同返回。虽然接受 reasoning_effort 参数,但所有级别的运行方式相同,none 也不会关闭推理。如需不经推理直接回答,请使用 MiniMax M3,并将 reasoning_effort 设为 none。
支持。像调用 OpenAI 模型一样传入 tools 即可;按名称指定必须调用的工具时,模型会调用该工具,也支持 tool_choice "none"。通过 response_format 指定 json_object 或 json_schema,回答就会以 JSON 返回。设置 stream: true 可启用流式输出,再添加 stream_options.include_usage,即可在最后一个数据块中获取 token 用量。
M3 是 MiniMax 较新的模型。它既能读取文本,也能读取图像;上下文容量为 1,048,576 token,而 M2.5 为 204,800 token。在 MiniMax 的编程测试中,M3 的得分也更高:SWE-Bench Pro 为 59.0%,M2.5 为 55.4%;SWE-Bench Verified 为 80.5%,M2.5 为 80.2%。M2.5 仅接受文本,但 token 单价更低。
是。minimax-m2.5 请求运行的是 MiniMax 的开放权重模型 M2.5,Zurelay 不会暗中替换模型:如果你开启了智能路由,而 M2.5 不可用,响应中会注明实际作答的模型。由于响应采用采样生成,多次运行的措辞可能不同。Zurelay 独立运营,与 MiniMax 无关联,也未获其背书。