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　　。比如MiniMax M2.5在编码前主动拆解架构与功能规划，过程中自我检查，更接近真实架构师的“从总体到局部”思维模式。在理解和规划任务方面，基础模型提供了语言理解、任务拆分与推理的核心能力，而Agent则将这些能力转化为实际生产力。在面对持续变化的任务环境时，Agent能够通过与环境交互感知信息做出对应的变更思考和适配行动，而非仅能处理预设流程中的固定任务。这种“自主决策、工具调用、目标导向”的能力组合，使其成为通往

　　DeepSeek、MiniMax、BAT、字节几家，AI产品是模型能力外溢后的自然结果。MiniMax把几乎所有资源都集中押在了基座模型能力的持续提升上。M2.5的推出是这一战略的延续——先有强大的底座模型能力，再向外辐射到具体应用场景。MiniMax创始人闫俊杰说过“在大模型时代，真正的产品其实是模型本身，传统意义上的产品更像是一个渠道”、“AI会变得越来越强，而且这种增强几乎没有尽头”，这就是基础模型巨大的未来增长空间，而部分AI科研机构认为2027年AI会出现颠覆性的重大发展。2）文本模型是Agent能力的核心基石：

　　快思慢想研究院认为，从市场发展看，Agent经济模型正处于“大爆发前夜”。2025年DeepSeek-R1在春节期间的成功已经证明，春节档是AI模型最佳的发布和推广窗口期。MiniMax选择此时发布M2.5，正是看准了Agent从概念走向规模化商用的关键时间节点。如果说APP是人类大脑的自行车，那么智能体就是我们大脑的“火箭”，下一代“知识工程”不是由数十个聪明人类大脑组成精英团队，而是由成千上万个智商140以上的专家智能体与极少数人类天才混编组成的“智慧王国”，效率超越纯人类团队一万倍。

　　之前，Agent商业化面临的最大障碍是经济不可行性，智能体市场也将迎来平价普惠的“DeepSeek时刻”。以Cursor为例，这个被估值100多亿美元的编程Agent产品，曾因成本问题调整定价策略，引发社区巨大争议，持续降低的AI服务成本意味着指数级增长的市场空间。M2.5将推理成本降至主流模型的1/10至1/20，使得1万美元预算就能支撑4个Agent连续工作一年，这意味着企业部署大规模Agent集群的门槛被大幅降低。

　　当Agent的运行成本降至每小时1美元（100 TPS输出）或0.3美元（50 TPS输出）时，其经济性已接近甚至低于人类初级劳动力的成本，这彻底打破了全球传统劳动力市场格局与游戏规则。很多企业已经开始考虑用Agent替代部分重复性工作劳动，而不是仅仅将其作为辅助工具，微型部门、一人公司涌现。MiniMax内部已率先实践了这一转变——整体任务的30%由M2.5自主完成，覆盖研发、产品、销售、HR、财务等职能，其中编程场景中M2.5生成的代码已占新提交代码的80%。

　　智能体完成任务的复杂度可以用人类完成同样任务的时间周期来衡量，广大企业家群体热衷于经济性长周期的Agent能力面市，已形成Agent商业规模优势。因为Agent任务通常需要模型进行多轮自我调用，比如每个任务可能调用50次以上，推理速度的微小提升都会被放大。M2.5在SWE-Bench Verified测试中完成任务的速度比上一代M2.1提升了37%，这一速度提升在长周期Agent任务中显得至关重要。