GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد MiniMax-M3 من MiniMax وKimi K2.7 Code من Moonshot AI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر MiniMax-M3 نافذة سياق بحجم 524.3K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Kimi K2.7 Code سياقًا بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
MiniMax

MiniMax-M3

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج MiniMax-M3 من MiniMax مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 524K وسرعة 70 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 89/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

524.3K tokens

SWE-bench Verified:

65%

Moonshot AI

Kimi K2.7 Code

متخصص برمجة مفتوح الأوزان

نموذج Kimi K2.7 Code من Moonshot AI مصمم خصيصاً لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 89/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

62%

أهم الفروقات في لمحة

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • MiniMax-M3 has a larger context window (524K vs 262K tokens).
  • Kimi K2.7 Code is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
  • MiniMax-M3 leads on SWE-bench coding (65.0% vs 62.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMiniMax-M3Kimi K2.7 Code
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8989
Provider
MiniMaxMoonshot AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
524.3K tokens~786 A4 pages of text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
32K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
65%62%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
72%73%

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
MiniMax-M3
+3.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Kimi K2.7 Code
+7% faster generation
Context
MiniMax-M3
524.3K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

MiniMax-M3Kimi K2.7 Code
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

65%vs62%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

72%vs73%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

85%vs85%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1420ptsvs1415pts
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs74%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs75 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
MiniMax-M30.56s
Kimi K2.7 Code0.48s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
MiniMax-M37.70s
Kimi K2.7 Code7.15s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
MiniMax-M3 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Kimi K2.7 Code Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

MiniMax-M3 · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 524K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 32K رمز (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 70 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 560 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (Confidential / 300B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 32K رمز (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 480 مللي ثانية
  • أوزان مفتوحة (1.5T total (40B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
  • يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMiniMax-M3Kimi K2.7 Code
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K26K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K5K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMiniMax-M3Kimi K2.7 Code
Official API Model ID (SDK)minimax-m3kimi-k2-7-code
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-062026-06
Knowledge CutoffFebruary 2026April 2026
ArchitectureMultimodal Long-Context Sparse MoE TransformerCode-Optimized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
ParametersConfidential / 300B MoE1.5T total (40B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 186 GB VRAM (4-bit Quantized) · 645 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 930 GB VRAM (4-bit Quantized) · 3225 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: إجابات سريعة (FAQ)

Which model is faster?

Kimi K2.7 Code is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 tokens per second.

Which model has lower latency?

Kimi K2.7 Code has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.56s.

Which model has a larger context window?

MiniMax-M3 has a larger context window, supporting 524.3K tokens compared with 262.1K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من MiniMax-M3 (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وKimi K2.7 Code (مثالي لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق MiniMax-M3 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Kimi K2.7 Code سرعة توليد أعلى، بينما يُعد MiniMax-M3 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، MiniMax-M3 أم Kimi K2.7 Code؟+

يتصدر MiniMax-M3 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين MiniMax-M3 وKimi K2.7 Code؟+

يبلغ سعر MiniMax-M3 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Kimi K2.7 Code نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد MiniMax-M3 الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم MiniMax-M3 سياقًا بحجم 524.3K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Kimi K2.7 Code، بينما يتفوق Kimi K2.7 Code في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من MiniMax وMoonshot AI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).