MiniMax M2.5生产力实测：10B的“小”身板里，藏着一位全栈架构师

背景：在大型语言模型参数量日益增长的背景下，MiniMax公司开源了激活参数仅10B的M2.5模型，其在小体量下展现了卓越的性能。研究目的：文章旨在通过实际测试，验证M2.5模型在长文本逻辑构建、代码生成和数理推演等复杂任务中的真实能力，并探究其高性能背后的技术原理。结论：测试表明，M2.5在代码生成任务中表现优异，能够快速理解需求并自主完成全栈开发，在数学可视化任务中也展现出精准的逻辑理解与转化能力。其核心优势源于创新的训练范式，包括原生Spec行为、过程与耗时奖励机制以及高效的Forge原生智能体强化学习框架。M2.5证明了智能的有效性并非单纯依赖参数量，而在于对问题的精准解决能力，有望以极低的边际成本重塑生产力范式。