2026 年的春节档，成为了 AI 行业一场军备竞赛的缩影。巨头与创业公司密集发布新模型，技术迭代的周期从过去的半年一更，被无情地压缩至按月刷 新。在这个 技术领先窗口期被加速压缩的 时代，任何单一时点的 Benchmark 排名都已迅速失去意义。 行业对护城河的定义正在悄然改变。曾经，某个版本的性能优势就是坚固的壁垒，但现在，焦点正转向其背后支撑高速迭代的系统性进化能力。评估一家 AI 公司的标准，也从它现在有多强，转变为它能 以多快的速度变强 。 正是在这个背景下， MiniMax M2.5 的出现，将这个趋势以一种极端的方式摆在了台面上。 它在关键的编程能力基准 SWE-Bench Verified 上，取得了 80.2% 的成绩，几乎追平了最昂贵的对手 Claude Opus 4.6 （ 80.8% ）。而实现这一切的代价， 却被压缩到了极致：在 100 TPS 的高速推理下，连续工作一小时仅需 1 美金，价格是同级模型的十分之一到二十分之一。这种极致的性能与成本组合，使 其不再只是一个简单的技术升级。 刷新多个行业 SOTA SWE-Bench Verified （ 80.2% ）， Multi-S ...