MiniMax-M2.7
MiniMaxMiniMaxओपन वेटMIT · व्यावसायिक उपयोग
विवरण
MiniMax M2.7 features model self-improvement driving productivity innovation. It builds complex agent harnesses independently to accomplish highly complex productivity tasks. M2.7 demonstrates excellent performance in real-world software engineering including end-to-end project delivery, log analysis, code security, and ML tasks. On SWE-Pro it scores 56.22%, nearly matching Opus. It excels in professional office domains achieving the highest ELO among open-source models on GDPval-AA (1495), with significant improvement in complex editing for Office Suite. M2.7 maintains 97% skill adherence on 40 complex skills cases.
रिलीज़ तिथि
2026-03-18
पैरामीटर
—
संदर्भ लंबाई
205K
मोडैलिटीज़
text
क्षमता रडार
24
general
52
coding
87
reasoning
63
science
50
agents
0
multimodal
रैंकिंग
| डोमेन | #रैंक | स्कोर | स्रोत |
|---|---|---|---|
| एजेंटिक क्षमता | 105 | 34.0 | LS |
| कोडिंग रैंकिंग | 182 | 69.0 | AA |
| सामान्य रैंकिंग | 138 | 62.0 | AA |
| विज्ञान | 123 | 70.0 | AA |
बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
Toolathlon
46.3%स्वयं
Finance Agent v2
27.9%
Code
MLE-Bench Lite
66.6%स्वयं
MM-ClawBench
62.7%स्वयं
VIBE-Pro
55.6%स्वयं
NL2Repo
39.8%स्वयं
General
Artificial Analysis
50.0%स्वयं
Reasoning
SWE-bench Multilingual
76.5%स्वयं
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)
57.0%स्वयं
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)
56.2%स्वयं
Multi-SWE-Bench
52.7%स्वयं
AA मूल्यांकन सूचकांक
(Artificial Analysis)Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))87.4
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))84.8
Lcr(Artificial Analysis)78.3
Ifbench(Google Research (2023))75.7
Terminalbench V2 155.4
Coding Index(Artificial Analysis)52.6
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))50.1
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))39.4
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))29.6
Intelligence Index(Artificial Analysis)22.8
Tau Banking9.9
Terminalbench V4 00.0
LLM Stats श्रेणी स्कोर
(LLM Stats (zeroeval))Code60
Reasoning50
General50
Agents50
Tool Calling50
Finance30
मूल्य निर्धारण
इनपुट मूल्य$0.3 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$1.2 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.525 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.06 / 1M टोकन
कैश लेखन मूल्य$0.375 / 1M टोकन
गति
टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s
प्रदाता मूल्य रैंकिंग
प्रदाता मूल्य रैंकिंग
23 प्रदाता
सबसे सस्ता: MiniMaxसबसे महंगा: SCX.ai
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1MiniMaxसबसे सस्ता
$0
$0
2Fireworks
$0
$0
3Novita
$0
$0
4DeepInfra
$0
$0
5EmpirioLabs AI
$0.15
$0.6
6OpenRouter
$0.21
$0.84
7302.AI
$0.3
$1.2
8NovitaAI
$0.3
$1.2
9Kilo Gateway
$0.3
$1.2
10FrogBot
$0.3
$1.2
11Vercel AI Gateway
$0.3
$1.2
12MiniMax (minimax.io)
$0.3
$1.2
13FastRouter
$0.3
$1.2
14MiniMax (minimax.cn)
$0.3
$1.2
15Auriko
$0.3
$1.2
16OrcaRouter
$0.3
$1.2
17Merge Gateway
$0.3
$1.2
18Ofox
$0.3
$1.2
19LLM Gateway
$0.3
$1.2
20ZenMux
$0.3055
$1.2219
21NanoGPT
$0.315
$1.26
22CrossModel
$0.33
$1.32
23SCX.ai
$0.48
$1.79
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