MiniMax M2.5 (Infercom)
Der fรผhrende Agentic-Effizienz-Leader: รberbrรผckt die Lรผcke zwischen der Erschwinglichkeit von Open-Weight-Modellen und der Aufgabenausfรผhrung auf Frontier-Niveau.

รber das Modell
Das MiniMax M2.5 (Infercom) ist ein Mixture-of-Experts-(MoE)-Modell mit 229B Parametern, das im Februar 2026 verรถffentlicht wurde. Es nutzt eine bahnbrechende "Hybrid Attention"-Architektur (Verhรคltnis 7:1 von Lightning- zu SoftMax-Attention), um lineare Skalierung fรผr lange Kontexte zu ermรถglichen. Die Variante Infercom ist speziell fรผr Antworten im Subsekundenbereich in nachrichtenbasierten autonomen Agenten optimiert.
Wichtige Modellfunktionen
Lightning Recall:
Bietet branchenfรผhrende Abrufleistung รผber sein riesiges Kontextfenster und eliminiert den "lost-in-the-middle"-Fehler nahezu vollstรคndig.
Agentische Orchestrierung:
Speziell auf mehrstufige Tool-Calling-Sequenzen vortrainiert, um Aufgaben mit hoher Zuverlรคssigkeit auszufรผhren.
Geringer VRAM-Bedarf:
Trotz seiner Grรถรe ermรถglicht die Infercom-Quantisierung den Einsatz auf standardmรครiger Enterprise-Hardware mit erheblichen Durchsatzsteigerungen.
Anwendungen & Anwendungsfรคlle
24/7-Messaging-Agenten:
Ideal fรผr stark frequentierte Kundensupport- und Sales-Bots, bei denen die Kosten pro Token ein entscheidender Geschรคftsfaktor sind.
Full-Stack Vibe-Coding:
Optimiert fรผr schnelles Prototyping und iterative Codegenerierung.
Persistente Speichersysteme:
Perfekt fรผr langlebige KI-Assistenten, die sich Details aus wochenlangen Gesprรคchen merken mรผssen.
Modellspezifikationen
Allgemein | |
|---|---|
Modellanbieter | MiniMax |
Haupteinsatzbereiche |
|
Intelligenz | |
Reasoning Effort | Adaptiv (prรคgnant) |
GPQA Diamond | 80,0% |
Speicher | |
Max. Kontext | 1,0 Mio. Token |
Geschwindigkeit | |
Latenz (TTFT) | 1,17 s |
Durchsatz | 100+ Token/Sek. |



