MiniMax M2.5、コーディング性能でClaude Opus 4.6に匹敵 価格は1/60以下

コーディングAIの価格破壊：MiniMax M2.5がClaude Opus 4.6に挑む

2026年2月に登場した2つの大型言語モデル、MiniMaxの「M2.5」とAnthropicの「Claude Opus 4.6」が、開発者コミュニティで比較の的となっている。特にコーディングとAIエージェントタスクにおいて、両者が驚くほど接近した性能を示す一方で、その利用コストには数十倍の開きがある点が注目の核心だ。これは、特定の領域において「高価格＝高性能」というこれまでの常識が揺らぎ始めた兆候と言える。ただし、汎用的な推論能力を幅広く求めるユーザーにとっては、まだ選択を躊躇う理由が残る状況でもある。

ベンチマークが示す「コーディング性能」の拮抗

独立したAIモデル評価サイトArtificial Analysisの比較データによれば、実践的なソフトウェアエンジニアリング課題のベンチマーク「SWE-Bench Verified」において、MiniMax M2.5は80.2%、Claude Opus 4.6は80.8%のスコアを記録した。この数値は、GitHubの実在する課題解決を評価するものであり、両モデルのコーディング能力がほぼ互角であることを示している。

さらに、複数の比較サイトが指摘するのは、エージェント的なタスク、つまり複数のステップを要する複雑な作業の実行において、M2.5がOpus 4.6を一部で上回る場面があるという点だ。例えば、ドキュメントの調査、コードの生成と修正、エラーのデバッグを一連の流れとして自律的に行うようなワークフローである。これは、M2.5が単にコードスニペットを書くだけでなく、より長いコンテキストを保持し、段階的な問題解決に適応できる能力を備えている可能性を示唆している。

最大の焦点：桁違いの価格差

性能が接近しているならば、次に決定的な差となるのは価格だ。複数の情報源を総合すると、その差は歴然としている。Claude Opus 4.6の入力トークン単価は100万トークンあたり約5ドル、出力は約25ドルとされる。一方、MiniMax M2.5の価格は、入力が100万トークンあたり0.15〜0.40ドル、出力が1.20〜2.20ドルという水準だ。単純計算で、入力コストはOpusの1/12〜1/33、出力コストに至っては1/11〜1/20以下となる。開発プロジェクトで大量のトークンを消費することを考えれば、このコスト差は無視できない。

この価格設定は、MiniMaxが「コーディング」という特定の領域に特化し、効率化を図ることで、超高価格帯の汎用モデルと戦える性能を低コストで実現した、という構図を想像させる。ユーザーにとっては、Opus 4.6と同等のコーディング支援を、はるかに低いランニングコストで利用できる可能性が開けた。

「使うとこうできる」：具体的な活用シーン

では、このM2.5を実際にどのように使えるだろうか。例えば、既存の大規模なコードベースに新機能を追加する作業を想定してみる。開発者は、関連する複数のファイル（APIエンドポイント、ビジネスロジック、データベーススキーマなど）をプロンプトに含めてM2.5に渡すことができる。モデルは、コードの変更提案だけでなく、影響を受ける可能性のある他のモジュールへの言及や、テストケースの作成例までを含めた詳細な計画を出力するかもしれない。

あるいは、エラーログとスタックトレースを投げ込み、問題の根本原因を分析させ、修正パッチを提案させるといった、デバッグ作業の強力なアシスタントとしても機能する。コストが安いため、このような試行錯誤を気兼ねなく繰り返すことができる点が、従来の高価格モデルとの大きな違いだ。

汎用推論では依然Opusがリード：選ぶべきユーザー像

ただし、注意すべきはこの比較が「コーディング」と「エージェントタスク」に焦点を当てたものだということだ。Artificial Analysisや他の比較情報によれば、数学的推論、創造的ライティング、複雑な指示への理解、専門知識を要するQ&Aなど、より広範な「一般推論」タスクにおいては、Claude Opus 4.6が依然として明確な優位性を保っている。Opus 4.6は、特定の領域だけでなく、あらゆる種類の知的作業に対して高い水準の出力を期待できる汎用性の高いモデルと言える。

したがって、選択はユーザーの目的に完全に依存する。AIを活用したエージェント開発や、日常的なコーディング支援、コストを抑えながらも高水準のコード生成能力を求めている開発者にとって、MiniMax M2.5は2026年現在、非常に魅力的な選択肢として浮上している。一方で、コーディング以外の多様なタスクも同じモデルに任せたい、あるいは最高峰の汎用性能を求め、コストを二次的要因と考えるユーザーは、Claude Opus 4.6を引き続き選択する理由が十分にある。

まとめ：特化型モデルの台頭と開発者生態系の変化

MiniMax M2.5の登場は、AIモデル市場が単純な「性能競争」から「価格性能比競争」「領域特化競争」へとシフトする一つの象徴的な事例と言える。これまで最高性能の代名詞であったOpusシリーズが、特定の分野で、はるかに低コストのモデルに追いつかれるという現象は、開発者に新たな選択肢を与える。

この動向は、開発者がプロジェクトの要件と予算に応じて、複数のモデルを使い分ける「マルチモデル戦略」をより現実的なものにする。コーディングにはM2.5、複雑な設計書の起草にはOpus 4.6、といった最適化が進むかもしれない。現時点では公式なプレスリリースが確認されていないため、詳細な仕様や今後のアップデート計画には注意を払う必要があるが、複数の独立比較サイトの評価が一致しているこの事実は、AIツールを選ぶ開発者にとって、2026年の重要な考慮要素となるだろう。