MiniMax

MiniMax-M2.7

MiniMax reasoning model with strong intelligence-per-dollar ratio.

#389выпущена 15 мар. 2026 г.·Proprietary·Not disclosed
text1.0M ctx
API-провайдерыПолучить API-ключ →Рейтинг
Интеллект
45.0 #389
Топ 53% уровня
Скорость вывода
40 t/s
ITL 25.0 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.875 /1M
Вход $0.5/M · Выход $2/M
Контекст
1.0M
≈ 2,500 стр. A4 · макс. выход 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

MiniMax-M2.7
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (55)Mathematics (41)Hard Science (GPQA) (60)Agentic & Tool Use (49)Knowledge (MMLU) (15)Vision / Multimodal (50)

Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.

Развёртывание API

Хосты и задержка

Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Матрица провайдеров →

Оценки по источникам

Детали модели

Дата выпуска
15 мар. 2026 г.
Параметры
Not disclosed
Лицензия
Proprietary
Контекстное окно
1,000,000 tokens
Цена ввода
$0.5/M
Цена вывода
$2/M
Скорость вывода
40 t/s
Время до первого токена
—

Оценка ежемесячного счёта

Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…

Цитирование и вставка

Бейдж GitHub Markdown
Loading badge markdown...
BibTeX
@misc{llmpodium2026minimaxm27,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of MiniMax-M2.7},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/minimax-m2-7}
}

Бейдж оценки для README

Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.

Превью
MiniMax-M2.7 LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Ещё от MiniMax

Альтернативные модели

Ближайшие альтернативы для MiniMax-M2.7 по возможностям, цене и бенчмаркам.

0 / 4
Сравнить →