2026年3月2日，Notion联合创始人Akshay Kothari宣布，Notion Custom Agents正式引入首个开源权重模型MiniMax M2.5，作为实验性功能向用户开放。MiniMax M2.5以开源模型身份列于模型选择列表，与Claude、GPT系列等闭源模型并列，适合低成本完成简单任务。Notion是一款集文档、笔记、数据库与项目管理于一体的全能工作台，全球用户超1亿，广泛用于个人效率管理和企业协作。此次更新标志着MiniMax M2.5进入国际主流生产力工具核心场景，验证了其在商业应用中的落地能力与市场认可度。

2026年2月15日，MiniMax稀宇科技发布并开源新一代旗舰模型MiniMax M2.5。该模型依托昇腾AI基础软硬件和AI Agent能力，发布后数小时内即完成在昇腾Atlas 800 A2、A3的适配部署，并在多个现网局点试用，为规模化落地提供全流程算力支持。这一进展展现了AI技术快速迭代与落地的能力，进一步推动了AI模型在实际场景中的应用。

2026年2月13日，MiniMax M2.5正式发布，新版本优化了复杂任务的拆解能力与思考过程中的token消耗，显著提升了处理Agentic任务的效率。在SWE-Bench Verified测试中，M2.5比上一版本M2.1任务完成速度提升37%。运行成本方面，在每秒输出100个token的情况下，连续工作一小时需1美元；若为每秒50个token，则仅需0.3美元。这意味着1万美元可支持4个Agent连续工作一年。此次升级兼顾性能与经济性，为用户带来更高效的使用体验。

2月12日，MiniMax正式发布旗舰编程模型M2.5，对标Claude Opus 4.6。该模型支持PC、App及跨端应用开发，在Excel高阶处理、PPT制作等Office生产力场景中表现行业领先。M2.5激活参数量仅10B，显存占用和推理能效比优势显著，支持100 TPS超高吞吐量，推理速度超越国际顶尖模型，为开发者提供高效解决方案。（记者 黄心怡）

2025年12月24日，MiniMax发布M2.1版本，其多语言编程能力实现重大突破，尤其在后端语言（如Go）、原生应用开发（Android、iOS）及跨平台协作方面表现优异。实测显示，M2.1生成的代码不仅语法精准，还符合各语言社区的最佳实践，例如Go语言惯用法、Kotlin协程使用、React+TypeScript前端开发等。此外，其跨语言架构对齐能力显著提升，可在不同技术栈间无缝迁移逻辑，如将Go的JWT中间件重构为Swift的AuthManager。官方数据显示，M2.1在多任务和多语言基准测试中超越Claude Sonnet 4.5等模型，性能接近行业顶尖水平。此次升级标志着MiniMax从“高性价比”向“深度专业生产力”迈进，成为开发者信赖的通用开发助手。

12月24日，MiniMax发布M2.1版本更新，聚焦于提升编程语言和办公场景的可用性。新版本显著增强了Rust、Java、Golang等非Python语言的支持，并优化了Android系统性能。同时，模型在复合指令执行能力、响应速度及Token消耗效率上均有改进，适用于多种编程工具与Agent框架。基准测试显示，其多语言SWE-bench和VIBE测试表现接近Claude Opus 4.5，整体性能较M2大幅提升，适合真实办公与开发需求。

2025年12月，MiniMax发布旗舰级Coding & Agent模型M2.1，以10B激活参数在Multi-SWE-bench榜单中取得49.4%的成绩，超越Claude Sonnet 4.5等竞品，拿下多语言编程SOTA。M2.1解决了以往模型在后端开发和底层逻辑上的“偏科”问题，显著提升Rust、Java、C++等语言能力，并强化移动端开发支持。通过引入Interleaved Thinking，模型兼顾代码执行与复合指令整合。实测显示，M2.1可高效完成H5小游戏开发、Python代码迁移及复杂后端任务如权限设计体系，生成1700行代码仅需两句话。此外，MiniMax构建开源测试基准VIBE，验证其在Web、Android、iOS等领域的能力。此次发布正值港交所聆讯通过之际，展现了MiniMax在AI研发与应用上的硬核实力。

2025年10月，上海Minimax发布M2模型，终结了杭州开源模型在Artificial Analysis评测中的霸榜地位，以61分夺得开源模型第一。该模型专为智能体和编程设计，参数量230B，激活参数10B，推理速度是Claude 3.5 Sonnet的两倍，成本仅为8%。定价方面，百万Tokens输入0.3美元（2.1人民币），输出1.2美元（8.4人民币）。M2已开源并限时免费提供API服务，在线Agent平台展示了其强大的编程、工具调用和深度搜索能力，可快速开发网页、游戏及生成PPT等。此外，Minimax团队的技术选择引发讨论，如全注意力机制优于滑动窗口注意力。参考链接包括官网与技术社区评价。