MiniMax M2.5

国内AI公司MiniMax发布的采用激进[[混合专家（MoE）架构]]的大语言模型，以极低的Token消耗成本著称。

关键参数

• 参数规模：2300亿参数，但每次查询仅激活100亿
• 成本优势：执行复杂任务（如SWE-Bench）时的Token消耗成本仅为Claude Opus 4.6的1/30
• 价格策略：被称为"智能廉价到不值得计量"

行业意义

MiniMax M2.5代表了国内厂商在推理成本竞争中的激进策略，是[[推理成本厘时代]]的重要推动力量，展示了MoE架构在平衡性能与成本方面的巨大潜力。