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
bash
brew tap farion1231/ccswitch
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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bash
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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: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。
case2:3D 高山景观
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。
不像其它模型,MiniMax M2.5 已经把原生 SPEC 行为内化到模型里面。
MiniMax M2.5 在干活之前会创建一个 SEPC.md 文件,像架构师一样思考和构建。
在动手写代码前,主动拆解功能、结构和 UI 设计,实现完整的前期规划。


case3:Office 文件处理
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。
不像法律行业这几年刷屏的合同审查 AI,比如自动识别条款、标记风险、抽取关键字段啥的,这些都是显性知识层面。
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:
arduino
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:
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
}
}
订阅 MiniMax Coding Plan
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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。