Китайский удар: M2.5 бьет все рекорды кодинга

Помните M2.1? Та самая "темная лошадка", которая удивляла эффективностью? Забудьте. На арену вышел M2.5, и он не просто удивляет - он уничтожает конкурентов на SWE-Bench Verified с результатом 80.2%. Это не просто улучшение. Это технологический прорыв, который переписывает правила игры в AI-кодинге.

SWE-Bench Verified - это не просто очередной бенчмарк. Это реальные задачи из GitHub Issues, где модель должна не только написать код, но и пройти автоматические тесты. 80.2% означает, что M2.5 решает 4 из 5 реальных программных задач. В 2026 году это лучший результат среди всех моделей, включая закрытые.

Что внутри черного ящика с рекордами?

MiniMax традиционно держит детали в секрете, но по косвенным данным и анонсам можно собрать пазл. M2.5 - это не просто обновление M2.1, о которой мы писали в обзоре релиза. Это принципиально новая архитектура, оптимизированная именно под программные задачи.

💡

Инсайдерская информация: по данным сообщества, M2.5 использует гибридную архитектуру с отдельным "кодовым экспертом", который активируется только при работе с программированием. Это объясняет феноменальную специализацию при сохранении общих способностей.

Цифры, от которых кружится голова

Давайте посмотрим на холодные цифры. SWE-Bench Verified - это эталон для оценки реальных навыков программирования. Вот как M2.5 выглядит на фоне конкурентов:

Модель	SWE-Bench Verified	Multi-SWE-Bench	Лицензия
MiniMax M2.5	80.2%	72.8%	Apache 2.0
DeepSeek Coder V3	75.1%	68.3%	Apache 2.0
Claude 3.5 Sonnet (2025)	74.8%	67.1%	Проприетарная
GPT-4.5 Turbo	73.9%	65.9%	Проприетарная
MiniMax M2.1	68.4%	61.2%	Apache 2.0

Видите разрыв? 5 процентных пунктов - это пропасть в мире AI. Особенно учитывая, что M2.5 доступна локально, а Claude и GPT требуют API-ключи и постоянные платежи.

Где скачать эту магию?

Вот что раздражает в MiniMax - они не делают простых релизов. Нет единого архива с моделью. Вместо этого придется покопаться в трех местах:

Официальный Hugging Face - там лежат оригинальные веса в формате SafeTensors. Требуют 80+ GB VRAM для запуска в полном размере. Не для слабых машин.
Сообщество GGUF - через неделю после релиза появляются квантованные версии. Ищите теги "M2.5-GGUF" или "M2.5-Q4_K_M". Осторожно: ранние квантования могут ломать логику, как это было с M2.1 и Q6_K.
Специализированные зеркала - китайские CDN часто работают быстрее для пользователей из Азии. Проверяйте SHA-256 суммы.

Внимание: на февраль 2026 года официальные GGUF-квантования от MiniMax еще не вышли. Сообщество создает их самостоятельно. Проверяйте результаты на простых задачах перед использованием в продакшене.

Запустить нельзя сломать: где поставить запятую?

Если у вас есть опыт с запуском M2.1, то M2.5 не удивит. Те же требования, только больше памяти. Но есть нюансы:

Память или скорость? Полная версия требует 80+ GB GPU памяти. Квантованная Q4 - около 40 GB, но теряет в точности. Тот же компромисс, что и с квантованием M2.1.
Инференс-движки - vLLM и llama.cpp уже поддерживают M2.5. TensorRT-LLM обещает поддержку "скоро".
Для Mac-пользователей - ждите DWQ MLX версии, подобной той, что сделали для M2.1. На Apple Silicon это будет огонь.

Кому нужен этот монстр?

M2.5 - не для всех. Это инструмент для конкретных задач:

Команды разработки, которые устали платить за Copilot Enterprise и хотят локальное решение
Агентные системы - автономные AI-агенты для автоматизации разработки
Исследователи AI, изучающие пределы возможностей моделей для кода
Компании с требованиями безопасности, которым нельзя отправлять код в облако

Если вы просто пишете скрипты на Python раз в неделю - M2.5 для вас избыточен. Возьмите что-то из более легких моделей.

Под капотом: что изменилось с M2.1?

MiniMax не раскрывает архитектурных деталей, но по косвенным признакам можно предположить:

Улучшенный MoE-роутер - лучше определяет, когда задача требует "кодового эксперта"
Расширенный контекст - слухи говорят о 256K токенов, хотя официально подтверждения нет
Оптимизация под цепочки рассуждений - M2.5 лучше справляется с многошаговыми задачами
Улучшенное понимание контекста репозитория - ключевое для SWE-Bench

Темная сторона силы

Не обольщайтесь рекордами. У M2.5 есть проблемы:

Ресурсоемкость - нужна серьезная железка. Не запустите на ноутбуке.
Английский bias - как и большинство моделей, лучше работает с английскими комментариями
Документация на китайском - официальная документация часто сначала выходит на китайском
Ранние баги - первые релизы всегда с сюрпризами. Ждите патчей.

Что дальше? Прогноз на 2026

M2.5 устанавливает новый стандарт. Что это значит для рынка?

Во-первых, давление на OpenAI и Anthropic усилится. Если локальная модель бьет их облачные решения, ценовая политика должна меняться.

Во-вторых, ожидайте волну специализированных "кодовых" моделей. После успеха M2.5 каждый крупный игрок захочет свою версию.

В-третьих, инструменты типа REAP квантований станут стандартом. Без эффективного сжатия такие гиганты не запустить.

Мой совет? Если у вас есть железо - скачивайте и тестируйте. Даже если не для продакшена, для понимания, куда движется индустрия. Через год сегодняшние рекорды станут нормой.

⚡

Практический лайфхак: начните с квантованной версии Q4 или Q5. Даже с потерей качества она покажет, стоит ли разворачивать полную версию. И проверяйте на своих реальных задачах, а не только на бенчмарках.

Китайские AI-компании больше не догоняют. Они задают темп. M2.5 - лучшее доказательство. Вопрос не в том, догоним ли мы, а в том, успеем ли адаптироваться.

MiniMax M2.5: обзор SOTA-модели с рекордными 80.2% на SWE-Bench и где её скачать