10B轻量模型实现100 TPS极速推理，重塑AI开发效率。在实测中，它成功用Flutter从零开发跨端App，展现出色代码生成、UI审美与复杂逻辑处理能力，标志AI从堆参数转向务实高效新阶段。
在过去几年的 AI 圈，大家似乎都有个执念，认为模型参数越大，能力才越强。不搞个万亿参数，都不好意思说自己是在做大模型。
但对于体验最为频繁的开发者来说，现阶段大模型最大的问题，已经不是不够聪明，而是太慢、太贵。随便调个 API，跑下任务，转头一看 Token 消耗，心里那叫一个心疼。
可预计的，「延迟」与「成本」将成为未来大模型重点攻克的一个主流方向。
前不久，我有幸拿到了 MiniMax M2.5 的大模型内测权限。起初，我估计这就是一个常规的迭代，直到我看到了两个极具反差的数据：
极致轻量： 激活参数量仅为 10B，是目前第一梯队中，参数规模最小的旗舰模型。
极速推理： 推理速度飙到 100 TPS，数据约是 Claude Opus 的 3 倍。
这就很有意思了，相当于我们用小平板车，就能承载堪比大型卡车的货物。
另外，还不止于此，按照他们的定位，M2.5 将成为下一代数字化办公的主力模型，并在编程能力上，足以比肩现有的顶级旗舰。
甚至针对此前编程能力较为薄弱的移动端开发，专门做了优化，提供了对 App、React Native、Flutter 等跨端开发的支持。
M2.5 的能力，是否真如他们说的这么顶？
为了验证这一点，我决定跳过枯燥的跑分环节，直接上真家伙：用 M2.5 的 Coding 能力，从零开始写一个移动端 App Demo。
这篇文章，就是我本次暴力测试 M2.5 的真实记录。
我倒想看看，在真实的代码生成和复杂逻辑规划面前，这个 10B 的小模型，能给我们带来的，到底是惊喜还是惊吓？
发起挑战：用 M2.5 编写「春禧助手」App
这次挑战的难度在于反差。
我们的对手是 MiniMax M2.5，一个激活参数量仅 10B 的模型。
通常在这个参数量级，我们只敢奢求它写写文案，但这次官方宣称，它在 Coding & Agentic（编程与智能体） 性能上可比肩顶级旗舰，并且支持 PC、App、RN、Flutter 等全栈开发。
那我们就来挑战，怎么不写一行代码，仅通过自然语言 Prompt，让 M2.5 用 Flutter 搞定 Android/iOS/Web 三端适配。
马上到春节了，我想做一个喜庆一点的 App，名字叫「春禧助手」。主要有三个功能：1、"礼簿"：用来记人情账的，谁给了我红包，我回了多少礼。2、"锦囊"：用来生成一些拜年吉祥话，以及回答亲戚一些尴尬提问。3、"亲戚"：用来算亲戚关系的，比如"二大爷的孙子"该叫什么。这个 App 我希望能在手机上使用，也能在浏览器上打开，你帮我用 Flutter 语言来实现它。请先帮我设计好整个 App 的结构，并写出第一版的代码，让我能看到界面。
一、实测阶段 ：Vibe Coding 与审美重构
第一关是意图理解与 UI 构建。 老实说，这是我最担心的一环。以往用 AI 写前端，最头疼的就是"审美隔离"：代码能跑，但丑得没法看。
但 M2.5 的表现让我有点意外。我只在提示词当中提及了一下："做一个喜庆一点的 App"。
它没有直接甩给我大红大绿的配色，而是给出了一个非常有质感的春节红 + 流金色的界面。
大家可以看下面这张生成的首页截图：它自动使用了圆角卡片设计，背景不是以往那种平平无奇的纯色，而是略带纹理的深红。部分统计卡片，甚至还加上了磨砂玻璃的效果。
这种对审美的理解，在 10B 这个参数量级上，我个人觉得应该是非常少见的。
图注：M2.5 生成的首页，"礼簿" 模块清晰展示了收支统计，配色更是一绝
二、实测阶段：Agent Native 的后端实力
一个只有 UI 的 App 是没有灵魂的，因此，它的真正考验，还得是逻辑。
在「锦囊」模块，我要求它实现本地数据持久化和接入模型 API 请求。
M2.5 展现了其 "智能体原生架构" 的优势，精准构建了数据模型，并对数据做好了本地持久化存储。
如下图所示，当我输入来自舅妈的 "灵魂拷问"，它能以一种非常幽默的方式轻松应对。
另外，数据也能直接删除，这也说明了它是真正跑通了前后端增删改查的全栈逻辑。
图注：请求 M2.5 模型 API 获得的回答
三、 实测阶段：100 TPS 的嘴替
第三关是「亲戚」模块，专门用来应对亲戚之间的复杂关系。
这就触及到了 M2.5 的核心杀手锏：极致推理逻辑。
我发起了一条亲戚关系极其绕的提问："他是二姑奶奶的孙女的儿子，应该怎么叫我"。
M2.5 的响应，几乎是瞬时的。官方数据称其支持 100 TPS，实际体验下来，确实是秒回并且回答正确。
图注：针对"复杂亲戚关系称呼"问题，M2.5 能极速推理出来并回答正确。
同样的问题，也拿去问了下 Claude Opus 4.6，推理过程很详细但结果却是错的。
终极挑战：跨平台适配的隐藏关卡
最后，咱们来验验它是否真的支持 Web 和 App 的跨端开发。
细心的朋友可能发现了，上面的截图，都是在 Chrome 浏览器 中运行的。
我用的是 MacOS，在本地安装好了 Xcode 和 CocoaPods 时，经过简单配置，即可在 iOS 端完美运行该应用。
下面是具体运行效果：
可以看到，基于 MiniMax M2.5 开发出来的应用，在移动端也能完美运行，左滑删除等交互操作，跟原生端基本没啥差别。
很难想象，这么轻量级的大模型，竟能驾驭这些复杂需求，最终生成的效果还颇为惊艳。
写在最后
回看本次测评，M2.5 给我的最大冲击，并不是某个单一的技术指标，而是 AI 行业中，某种技术风向正在悄然转变。
过去两年，所有人都在卷大模型，认为参数越大越好，算力越贵越好。但作为开发者，随着我们不断尝试与使用，一个问题也逐渐暴露出来：巨大的参数量，往往伴随着高昂的延迟和难以承受的成本。
但这次 MiniMax M2.5 的诞生，直接用 10B 的极致轻量化和 100 TPS 的超高吞吐量，向行业证明：AI 的下半场，将不再只执着于「大」，而是更加务实的「快」与「准」。
这意味着，无论你是独立开发者，还是中小企业的技术负责人，在未来都可以用极低的成本、极快的速度，把 AI 接入到工作流、App 甚至私有服务器上。
MiniMax M2.5 的出现，将开始催生一大波「AI 超级个体」的诞生。
为什么这里要特指 AI？因为随着大模型的不断演化，人与人之间的差距将被摊平，最后只剩下 AI 在展开竞争。
得益于 M2.5 10B 的极致轻量，我们可以轻松把一个旗舰级大脑装进私有服务器。用仅需几千块成本的 Mac Mini，就能让 AI 全天候工作。
在保证数据隐私安全的前提下，开发者能以几乎可以忽略不计的边际成本，进行高频的试错与迭代。
正所谓：天下武功，唯快不破。
谁能利用好 M2.5 这种降本增效神器，谁就能在灵感乍现的瞬间，以最快的速度打通产品从 0 到 1 的闭环，这便是「AI 超级个体」的魅力所在。
传统软件行业正在逐步向以「Agent Native」为主的软件迁移，而 MiniMax 显然也是押注了 Agent-verse（智能体生态）赛道，试图为下一阶段的 Agent 互联网模式，构造一套低成本且轻量化的基础设施。
如果你也觉得大模型应该效率至上，相信 AI 应该更便宜、更快速、更易于落地，那么 MiniMax 绝对是一个值得长期关注的国产大模型。
今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！
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