OpenClaw 刚出圈时，其创始人就多次在公开场合点名 MiniMax，实际跑 Agent 时也常用更具性价比、为 Agent 定制的国产模型。

其中被提及最频繁的，正是 MiniMax 系列——先是 M2.1，如今升级到最新一代 MiniMax M2.5。

前两天，MiniMax 正式发布 M2.5。

这不是一款通用聊天模型，而是从训练理念上直指“学会真实世界的工作技能”。

它在数十万真实数字场景中进行过 Agent 强化学习，覆盖办公、搜索、工具调用、编程等。

换句话说，模型不仅吃进了知识，更把“做事的经验”也一并学了进去。

Claude Code接入使用 MiniMax M2.5

Claude Code 的安装流程不再赘述。

配置 MiniMax M2.5 之前，建议先安装开源工具 cc-switch，用于快速切换 Claude Code 的 API 配置。

① 安装 cc-switch（以 macOS 为例）

brew tap farion1231/ccswitch
brew install --cask cc-switch
brew upgrade --cask cc-switch

② 添加 MiniMax 配置

安装完成后，桌面会出现一个应用。

打开后新增 MiniMax 配置，模型选择填入“MiniMax M2.5”。

若尚未订阅 MiniMax 的 Coding Plan 强烈推荐Claude Code和Openclaw 订阅，量大管饱。

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获取到 API Key 后填入 cc-switch 对应项，并点击启用。

③ 启用并使用

启动 Claude Code，即可选择并使用 MiniMax‑M2.5 模型。

OpenClaw接入使用MiniMax M2.5

MiniMax M2.5 已在 MiniMax 全线产品全量上线，你也可以直接在 MiniMax Agent 中使用最新模型

访问地址：agent.minimaxi.com

其中内置多种 Skills，包括 Office 文档处理、热点追踪、金融分析等。

此外，还能把 MiniMax M2.5 接入 Claude Code 与 OpenClaw。

新装 OpenClaw：

执行安装命令：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Model Provider：选择 MiniMax。

API Key：粘贴你的密钥。

Default Model：选择 MiniMax‑M2.5。

已安装 OpenClaw：编辑配置文件 ~/.clawdbot/moltbot.json：

{
  "providers": {
    "minimax": {
      "api_key": "你的_MINIMAX_API_KEY",
      "base_url": "https://api.minimax.io/v1",
      "models": ["MiniMax-M2.5", "MiniMax-M2.5-highspeed"]
    }
  },
  "default_model": "minimax/MiniMax-M2.5",
  "agent_settings": {
    "reasoning_split": true // 开启深度思考分流，充分发挥 M2.5 的逻辑链能力
  }
}

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技术亮点与榜单表现

• 架构：稀疏 Mixture‑of‑Experts（MoE），总参数约 2300 亿；每次前向仅激活约 100 亿参数（约 4.3%）。推理计算成本更像 10B 级模型，但知识容量与多专家组合能力接近 200B+。
• 迭代：M2 系列以行业极快速度更新。
• 生产力场景表现（达成或刷新 SOTA）：

• SWE‑Bench Verified（编码与大型代码库自动修复）：80.2%，与 Claude Opus 4.6 几乎同一水平。
• Multi‑SWE‑Bench（多语言编码）：51.3%，略高于 Opus 4.6，当前暂居第一。
• BrowseComp（真实网页搜索 + 工具调用复杂任务）：76.3%，在深度搜索与工具链场景非常适合作为 Agent 主脑。
• 成本：以 100 token/s 连续运行 1 小时为例，M2.5 成本约 $1/小时。许多 OpenClaw 用户表示，将主脑切换为 M2.5 后，账单可直接对半甚至“对折的对折”。