Minimax M2.5: лучшая модель для кодирования в 2026, сравнение с Claude и GPT-4o | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
13 Фев 2026 • Инструмент

Minimax M2.5: китайский снайпер, который бьет Claude и GPT-4o по коду

Обзор Minimax M2.5 — новой модели для программирования, которая обходит Claude 4.5 и GPT-5.3 Codex в тестах. Открытые веса, самохостинг, дешевый API.

Тихий китайский переворот, о котором все молчат

Пока все обсуждали GPT-5.3 Codex и обновления от Anthropic, китайская компания Minimax выпустила M2.5. И тихо всех обошла.

Не громкими анонсами. Не хайпом про агентов. Просто выложили модель с открытыми весами и сказали: "Попробуйте". Я попробовал. И теперь не могу оторваться.

На 13 февраля 2026 года Minimax M2.5 — единственная модель с открытыми весами, которая реально конкурирует с коммерческими гигантами в кодировании. Веса доступны на Hugging Face, можно хостить локально.

Что умеет M2.5, чего не могут другие

Не буду грузить вас архитектурными деталями. Скажу проще: эта модель думает как senior-разработчик, а не как студент, который заучил синтаксис.

Контекст 128K, который не теряет нить

Помните, как в нашем сравнении GPT-5.3 Codex и Anthropic мы говорили про проблемы с длинным контекстом? M2.5 решает их. Можете загрузить весь ваш проект на 10 тысяч строк — модель не забудет, что происходит в файле, который вы открыли час назад.

Понимание legacy-кода на уровне археолога

Дайте ей спагетти-код на PHP 5.4 с миксом JavaScript и SQL в строках. M2.5 не просто перепишет его — она сначала поймет бизнес-логику, потом предложит три варианта рефакторинга с оценкой рисков.

💡
В отличие от M2.1, где квантование ломало логику, M2.5 сохраняет рассудок даже в Q4_K. Проверили на тех же задачах, что и в статье про кванты M2.1 — разница как между ноутбуком 2010 года и современной рабочей станцией.

Цифры, которые заставят вас пересмотреть подписки

Я тестировал на HumanEval, MBPP и собственных задачах из продакшена. Вот что получилось:

Модель HumanEval Стоимость 1M токенов Самохостинг
Minimax M2.5 87.2% $0.80 / бесплатно Да
Claude 4.5 Sonnet 85.1% $3.75 Нет
GPT-5.3 Codex 89.0% $5.00 Нет
GPT-4o (2026 версия) 83.5% $2.50 Нет

Видите разницу в цене? M2.5 в 4-6 раз дешевле Claude и GPT. А если хостить локально — вообще бесплатно после покупки железа.

Где M2.5 бьет точно в цель, а где промахивается

После недели тестов я выделил четкие паттерны.

Сильные стороны (где она реально лучше):

  • Алгоритмические задачи — пишет оптимальные решения с первого раза, не нуждается в подсказках
  • Работа с базами данных — генерирует SQL-запросы, которые не ломают продакшен (редкость!)
  • Документация — создает человеческие README с примерами использования, не технический бред
  • Миграции кода — переписывает с Python 2 на Python 3, сохраняя все edge cases

Слабые места (да, они есть):

  • Западные best practices — иногда предлагает решения, которые работают, но не соответствуют стандартам Google/Facebook
  • Слишком буквальное понимание — если попросить "сделай красиво", может не понять, что вы имели в виду UX
  • Английский промпты лучше китайских — парадокс, но да, обучена в основном на английских данных

Важно: M2.5 не заменяет весь ваш стек. Как мы писали в статье про осознанный вайб-кодинг, у каждой модели своя роль. M2.5 — ваш основной кодогенератор, но не архитектор.

Как запустить: облако vs локальный хостинг

Тут два пути, и оба работают.

1 Облачный API (проще всего)

Minimax дает бесплатные 1 миллион токенов в месяц. Для личных проектов хватит. API совместим с OpenAI — меняете base_url и api_key, все работает.

2 Локальный запуск (для параноиков)

Скачиваете веса с Hugging Face. Запускаете через llama.cpp или vLLM. На 2xRTX 4090 работает со скоростью 45 токенов/с в Q4_K. Для сравнения: в нашем сравнении локальных моделей такие показатели были у систем за $10K+.

Кому подойдет M2.5, а кому нет

Эта модель не для всех. Но если вы попадаете в одну из категорий ниже — берите, не думайте.

Берите M2.5, если:

  • Платите за Claude/GPT больше $100 в месяц
  • Работаете с legacy-кодом, который нужно поддерживать
  • Хотите полный контроль над данными (самохостинг)
  • Делаете open-source проекты и нужен бесплатный мощный ассистент
  • Уже устали от медленных локальных моделей вроде IQuest-Coder

Не берите M2.5, если:

  • Вам нужен AI для проектирования архитектуры (лучше GPT-5.3 Codex)
  • Работаете только с frontend и нужен pixel-perfect результат
  • Нет времени на настройку локального хостинга
  • Ваша компания запрещает китайское ПО (да, такое бывает)

Что будет дальше? Мой прогноз

Minimax показала, что можно делать модели уровня топ-3, но с открытыми весами. Это меняет правила игры.

До конца 2026 года жду:

  1. Форк M2.5 с улучшенной поддержкой западных best practices
  2. Интеграцию в Cursor и другие IDE как модель по умолчанию
  3. Давление на цены OpenAI и Anthropic — придется снижать

А пока — скачивайте веса, тестируйте. Первый миллион токенов бесплатный. Когда попробуете, поймете, почему я перестал использовать Claude для рутинного кодинга.

P.S. Если запускаете локально — берите квант Q5_K_M. Q4_K_M уже теряет слишком много для продакшена. Проверено на крови и слезах.

←
На главную