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每日经济新闻
春节 AI（人工智能） 大战，MiniMax（HK00100，股价 680.0 港元，市值 2132.72 亿港元） 没有缺席。
2 月 12 日，MiniMax 正式上线最新旗舰编程模型 MiniMax M2.5。据悉，作为全球首个为 Agent（智能体） 场景原生设计的生产级模型，其编程与智能体性能 （Coding&Agentic） 比肩国际顶尖模型，直接对标 Claude Opus 4.6，支持 PC（个人电脑）、App（应用程序）、跨端应用的全栈编程开发。
或受此消息影响，截至 2 月 13 日港股收盘，MiniMax 股价上涨 15.65%，总市值 2132.72 亿港元。
同样值得注意的是，M2.5-lightning 版本支持 100 TPS（每秒事务处理量） 以上输出速度，是主流模型的 2 倍左右；输入价格约 0.3 美元/百万 Token（令牌/词元），输出价格约 2.4 美元/百万 Token。
若按每秒输出 100 Token 计算，连续运行一小时成本约 1 美元；若按 50 Token 计算，成本约 0.3 美元。这意味着，1 万美元理论上可支持 4 个 Agent 连续工作一年。
春节前夕，各家 AI 企业的押注方向已经出现区别。当有的玩家押注多模态、有的抢滩 C 端 （消费者端） 入口，MiniMax 却将筹码悉数押在 Agent 场景的 「性能与成本双突破」 上。这是价格战的前奏，还是加速 AI 商业化落地的新路径？
上线文本模型背后：MiniMax 想要重构 Agent 经济？
就 MiniMax M2.5 这一模型的性能，快思慢想研究院院长田丰对 《每日经济新闻》 记者表示，从 M2.5 的定位来看，它是 「原生 Agent 生产级模型」，其核心价值在于为 Agent 场景提供可靠的任务文本理解和复杂问题长程推理能力。
「在编程、工具调用、复杂任务拆解等 Agent 核心能力上，M2.5 已经达到全球 SOTA（State of the Art，最先进的） 水平，这些能力是构建高效 Agent 的基石。」 田丰表示。
种种迹象都表明，MiniMax 对 Agent 的布局已然清晰。
过去 108 天，MiniMax 从 M2、M2.1 迭代至 M2.5，在 SWE-Bench Verified（软件工程基准测试） 成绩从 69.4 提升至 80.2 分。记者了解到，团队将这一跃迁归因于大规模 Agent 强化学习 （RL Scaling）。
据了解，其自研 Forge 框架通过解耦训练引擎与 Agent，实现对任意 Agent 脚手架和工具的泛化优化，并通过异步调度与树状合并策略实现约 40 倍训练加速。
同时，在算法层面采用 CISPO 优化与过程奖励机制，缓解长上下文场景中的信用分配问题，并将 「任务真实耗时」 纳入奖励函数，在效果与响应速度之间取得平衡。
2 月 12 日，M2.5 已在 MiniMax Agent 上线，并于 13 日全球开源支持本地化部署。不到一天，来自全世界的用户已经在 MiniMax Agent 上构建了 1 万多个专家，且数量仍在快速增长。
MiniMax 表示，希望在持续提升模型能力的同时，构建一个可持续扩展的 Agent 生态——Agent Universe。
值得一提的是，在现阶段，AI 企业的押宝重点更多在多模态大模型等方向，MiniMax 在此时推出文本大模型，意欲何为？
就此，田丰表示，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——先有底座模型能力，再向外辐射到具体应用场景」。
不过，他也提到，MiniMax 是国内最早采用全模态模型技术路线的企业之一，推出纯文本模型并非放弃多模态，而是在已有全模态能力基础上，针对 Agent 场景进行专项优化。
艾媒咨询 CEO 张毅则向记者表示，MiniMax 大力推进低成本大模型，背后是一条清晰的差异化路线：避开多模态竞争的红海赛道，直击 Agent 在落地过程中成本高、效率低的核心痛点。
除了性能上的进展，外界对 M2.5 的一大关注点便是成本控制。MiniMax 方面认为，当性能与成本不再构成约束，Agent 规模化部署的经济模型将发生根本变化。
就 M2.5 在成本控制上的表现，北京市社会科学院副研究员王鹏对记者表示，MiniMax 等厂商将 Agent 使用成本压至极低水平，标志着 AI 商业化从 「技术验证」 进入 「规模替代」 阶段。
王鹏认为，过去，高昂的推理成本限制了 Agent 的应用场景 （仅能用于高价值任务），而如今低成本使得企业可以批量部署 AI，处理日常重复性工作 （如客服、数据录入），甚至创造新的商业模式 （如按结果付费的 AI 服务）。
行业是否会走向价格比拼？专家：更可能引发 「价值战」
值得一提的是，春节前夕，不少 AI 企业都进行了 Agent 相关布局。
在产品上，各路玩家正在马不停蹄地抢占先机。2 月 11 日，美团 LongCat 发布原生 「深度研究」Agent。用户盲测显示，其攻略 「整体可用率」 达 61.1%，优于 ChatGPT 的 42.8%。目前该功能已在 LongCat 网页免费开放。
1 月 20 日，MiniMax 发布 Agent2.0 版本，定位 「AI 原生工作台」，不仅上线桌面端，支持 Mac 和 Windows，还推出面向专业垂直场景的 「专家 Agents」。1 月 19 日，阶跃星辰正式官宣，全新升级电脑端 Agent 产品 「阶跃 AI 桌面伙伴」，并推出 Windows 版本，可以免费使用。
就模型方面而言，2 月 3 日晚，阿里开源新一代智能体编程模型 Qwen3-Coder-Next，仅激活 3B，其智能体编程性能就可媲美 DeepSeek-V3.2、GLM-4.7 等顶级开源模型。
据了解，基于技术新突破，「小快灵」 的 Qwen3-Coder-Next 推理成本显著降低，仅为同等性能模型成本开销的 5% 到 10%，特别适用于家用电脑、轻量服务器等低成本智能体部署场景，也是目前 Agent 编程能力最强的小型开源编程模型。
阿里方面表示，面临现实世界中令 Agent 头疼的长上下文推理、工具使用、从执行失败中恢复等难题，千问这一新模型都能从容应对。
可以发现，就与 Agent 相关的大模型而言，降低成本是目前行业的主攻方向。这是否意味着，随着 M2.5 的入场，行业有可能走向价格比拼？
「这未必是烧钱换市场。」 对此，张毅认为，其低价主要是通过技术优化实现的，不完全是补贴烧钱的老路。「至于是否可能引发价格战，得观察后续市场的变化。但可以肯定的是，它会加速 （淘汰） 低效的竞品，行业也转向性能加成本的双维竞争。」
田丰则认为，M2.5 的低成本是技术架构优化和工程能力提升的必然结果，将推动 Agent 从 「概念验证」 走向 「规模化商用」，更可能引发 「价值战」 而非传统 「价格战」。
「我们预测，大模型行业每年降低 10 倍推理成本是很可能持续下去的趋势。M2.5 的出现将加速这一趋势，推动整个行业向更高效、更低成本的方向发展。」 田丰说。
他还提到，此前 Agent 产品的定价普遍较高，主要面向企业级客户，M2.5 带来的成本优势有望让 Agent 走向更广泛的中小企业市场、开发者市场，甚至个人用户。「这或将扩大整个 Agent 市场的规模，而非单纯的价格竞争。」
在王鹏看来，Agent 的爆发和成本下降，标志着 AI 从 「技术奇点」 走向 「产品奇点」，「如同智能手机取代功能机，未来 AI 的竞争将不再是参数大小，而是能否真正融入工作流程、创造实际价值」。
春节 AI 大战如火如荼，AI 规模化落地的临界点到了？
就行业集体押注 Agent 的原因，王鹏认为，其背后本质是技术范式从 「被动响应」 向 「主动执行」 的跃迁。
「传统大模型如同 『知识库』，而 Agent 更像 『数字员工』，能拆解任务、调用工具、处理异常，甚至自我优化。这种转变源于企业需求升级：用户不再满足于获取信息，而是要求 AI 直接完成工作闭环 （如自动处理订单、生成财报）。」 王鹏说。
随着新模型和新产品的集体上线，截至目前，就 Agent 赛道而言，各企业之间开始拉开差距了吗？
对此，田丰认为，Agent 大模型赛道确实正在拉开差距，但这一差距更多体现在工程化能力、场景落地能力和成本效益三个维度，而非单纯的参数规模或基础能力。
值得一提的是，当前，各企业对 Agent 的布局背后离不开对 AI 商业化落地的迫切需求。
田丰便指出，M2.5 被明确定位为 「原生 Agent 生产级模型」，所有核心能力提升都围绕编程、工具调用、办公生产力等高价值经济任务展开。这种专业化路径的选择，体现了 MiniMax 对商业化落地的深刻理解。
同样值得注意的是，今年春节期间，AI 已成为各大科技企业重点布局的赛道。尽管各家发力路径各有侧重，但行业已展现出逐渐趋同的共识与方向。
田丰提到，行业正从 「拼参数」 转向 「拼营收」「拼利润」，单纯的技术领先已不足以确保市场胜利，谁能更快地将技术优势转化为可量化的商业收入，谁就能赢得最终胜利。
此外，他认为，无论是字节的 「流量+场景」 模式、阿里的 「电商平台+生态」 模式，还是 MiniMax 的 「专业化+落地」 模式，本质上都是在构建各自的不同生态壁垒。
张毅也提到，从春节的 AI 大战可以看出，已经由同质化 「内卷」 走向差异化的方向。「厂商发力方向明显出现分化，主要路径包括多模态、Agent 效率和生态可落地等，根源在于不同厂商在技术化禀赋、商业化的阶段和场景诉求上存在不同。」
在他看来，这也标志着整个行业正从围绕参数规模的 「军备竞赛」，转向更场景化、更落地、更细分的全新竞争阶段。
从 「炫技」 走向 「商用」，从 「尝鲜」 走向 「普及」，今年春节，AI 赛道你方唱罢我登台，好不热闹。当 AI 的成本门槛被逐渐拉低，当用户开始越来越多地接触到 AI 产品，这场春节期间的密集竞演，或许将被后人视为 AI 从 「节日烟火」 走向 「日用灯火」 的历史性转折点。
（每日经济新闻）
文章转载自东方财富
