OpenClaw 之父多次点名！MiniMax M2.5 发布，国产 Agent 进入真干活时代。

OpenClaw 刚火的时候，OpenClaw 之父就在公开场合多次点名 MiniMax。

他自己在实际跑 Agent 的时候，会使用成本更低、专为 Agent 设计的国产模型。

而其中被点名频率最高的，就是 MiniMax 系列——先是 M2.1，如今是最新一代的 MiniMax M2.5。

前两天，MiniMax 正式发布 M2.5：M2.5 不是一个通用聊天模型，而是从训练理念上就奔着让模型学会真实世界的工作技能去的。

它在数十万真实数字场景中做过 Agent 强化学习，包括办公、搜索、工具调用、编程等。

换句话说，不只是喂了知识，而是把做事的经验一并喂进去了。

01

开始使用 MiniMax M2.5

在 Claude Code 里面使用

安装 Claude Code 的流程就不赘述了。配置 MiniMax M2.5 模型之前，建议装一个开源的工具 cc-switch。

用它可以快速切换 Claude Code 的 API 配置。

① 安装 cc-switch，拿 macOS 举例

brew tap farion1231/ccswitchbrew install --cask cc-switchbrew upgrade --cask cc-switch

② 添加 MiniMax 的配置：

安装完这个小工具，你桌面就会有一个应用。打开后把 MiniMax 配置一下就行了。

模型就填 MiniMax M2.5。 

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下单地址：https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan?code=EEOEFBbvhp&source=link

获取到 API Key 填写到 cc-switch 的配置中，然后点击启用就行了。

③ 然后可以用了

启动 Claude Code 就能使用 MiniMax-M2.5 模型了。

case1：部署开源项目

GitHub 上有很多有趣的服务，想用的时候得自己部署。交给 MiniMax M2.5 就行了，它会自己读取开源项目、规划、实现、部署。

提示词：请基于如下的开源项目，生成一个格式转换的网站：https://github.com/jgm/pandoc         

MiniMax M2.5 根据我的需求，自己搭建了一个完整的项目。

不是仅仅一个 HTML ，而是包含前端页面、Flask 服务、使用说明、上传下载临时目录的完整项目。

支持 15+种输入格式，18+种输出格式的转换。

提示词：实时3D高山景观，具有照片级地形渲染、拖拽环绕相机控制、电影级日出光照效果及自适应分辨率的动态云层变化。

提示词：

请基于发票文件夹里面的所有发票，提取关键信息生成一个 excel 表格，表格包含发票的关键信息。

最后再帮我写一个 word 文件，说清楚团建做了什么、花费多少钱，请领导审批。

MiniMax M2.5 专门针对 Word、PPT 和 Excel 的高阶办公需求进行了深度优化，它能更专业地处理各类职场文档任务。

是白领办公中负责干活的 AI 牛马。

它们内部搞了一个 Cowork Agent 评测框架，MiniMax M2.5 的交付质量和操作逻辑比多数的主流模型好，它取得了 59.0% 的平均胜率。

同时，2.5 模型还兼顾了运行成本，通过监控 Token 费用确保了在实际生产中的高性价比，真正实现了高质量与低成本的平衡。

case4：行业经验内化

Minimax M2.5 在训练的过程中将法律、金融等行业的隐性知识带入到模型的训练流程之中，有点类似于 Skill 经验内化到模型里面的感觉。

所以，Minimax M2.5 不是简单的喂支持，而是真正学会了某些行业的宝贵经验。

提示词：看一下我电脑上《合作合同》这个文件，识别里面高风险条款，用过去 5 年相关判例的“通常结果”做风险等级划分，生成一份中文版的 律师审查备忘录，按问题 - 风险等级 - 修改建议结构输出。

M2.5 的优势在于，它在训练阶段大量接触过真实复杂场景，包括合同审查、尽调流程、风险备忘录撰写等。

通过强化学习，让模型不只是识别条款，而是学会资深律师脑中那套权衡逻辑。

另外 金融也是 M2.5 着力深度训练的一个板块。用大量 真实金融建模任务 做过 Agent 强化学习。

02

如何使用

目前 MiniMax M2.5 已在 MiniMax 全线产品全量上线。你可以在 MiniMax Agent 中使用最新的模型。 

地址：agent.minimaxi.com

内置多种 Skills，包括 Office 文档处理、热点追踪、金融分析等等。

除了把 MiniMax M2.5 接入到你的 Claude Code ，还能接入到 OpenClaw  中。

如果你是新安装 OpenClaw，直接在配置向导中选择，具体看我之前的文章就行了。

① 运行如下命令：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

② Model Provider：选择 MiniMax。

③ API Key：粘贴你的密钥。

④ Default Model：选择 MiniMax-M2.5

如果你已经安装了 OpenClaw，可以编辑配置文件 ~/.clawdbot/moltbot.json：

{  "providers": {    "minimax": {      "api_key": "你的_MINIMAX_API_KEY",      "base_url": "https://api.minimax.io/v1",      "models": ["MiniMax-M2.5", "MiniMax-M2.5-highspeed"]    }  },  "default_model": "minimax/MiniMax-M2.5",  "agent_settings": {    "reasoning_split": true  // 开启深度思考分流，充分发挥 M2.5 的逻辑链能力  }}

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03

技术亮点和榜单情况

MiniMax M2.5 采用的是稀疏 Mixture‑of‑Experts 架构：总参数约 2300 亿，每次前向传播激活：约 100 亿（仅 4.3%）。

推理时计算成本更像一个 10B 级模型，但知识容量和多专家组合能力又接近 200B+ 级别。

M2 系列模型正以行业最快速度迭代。

MiniMax M2.5 在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或者刷新了行业的 SOTA。

编码 & 大型代码库自动修复任务的标志性评测，SWE‑Bench Verified：80.2%，M2.5 与 Claude Opus 4.6 几乎同一水平。

多语言编码场景上，Multi‑SWE‑Bench：51.3%。M2.5 暂居第一，略高于 Opus 4.6。

带真实网页搜索、工具调用的复杂任务 BrowseComp：76.3%，在深度搜索 + 工具链类场景下，非常适合作为 Agent 主脑。

而且 MiniMax 说：以 100 token/s 连续跑 1 小时 为例，M2.5 的成本大致是 $1 / 小时 级别。

这就是为什么很多用 OpenClaw 的人说：我把主脑换成了 M2.5，账单直接打了对折甚至对折的对折。

04

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