MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد MiniMax-M3 من MiniMax وMiniMax-M2.7 من MiniMax من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر MiniMax-M3 نافذة سياق بحجم 524.3K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر MiniMax-M2.7 سياقًا بحجم 204K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M3
ذكاء اصطناعي متعدد الوسائطنموذج 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).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
MiniMax-M2.7
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج MiniMax-M2.7 من MiniMax مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 204K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 85/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
56%
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 204K tokens).
- MiniMax-M2.7 is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
- MiniMax-M3 leads on SWE-bench coding (65.0% vs 56.0%).
| Feature | MiniMax-M3 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 89 | 85 |
Provider | MiniMax | MiniMax |
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 text | 204K tokens~306 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 32K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 65% | 56% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 67.5% |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
MiniMax-M2.7 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 204K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 56% · GPQA Diamond 67.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 510 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (Confidential / 220B 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.
| Metric | MiniMax-M3 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 7K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | MiniMax-M3 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m3 | minimax-m2-7 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Multimodal Long-Context Sparse MoE Transformer | Enterprise Open MoE Foundation Transformer |
| Parameters | Confidential / 300B MoE | Confidential / 220B MoE |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (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 & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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) · 136 GB VRAM (4-bit Quantized) · 473 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, MiniMax-M3 or MiniMax-M2.7?
MiniMax-M3 is more intelligent. It scores 89 compared with 85 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2.7 is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model has lower latency?
MiniMax-M2.7 has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.56s.
Which model has a larger context window?
MiniMax-M3 has a larger context window, supporting 524.3K tokens compared with 204K 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.) وMiniMax-M2.7 (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق MiniMax-M3 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم MiniMax-M2.7 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد MiniMax-M3 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، MiniMax-M3 أم MiniMax-M2.7؟+
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 وMiniMax-M2.7؟+
يبلغ سعر MiniMax-M3 نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر MiniMax-M2.7 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 204K رمز لنموذج MiniMax-M2.7، بينما يتفوق MiniMax-M2.7 في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Kimi K2.5 ضد MiniMax-M2.7: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- MiniMax-M2.7 ضد MiniMax-M2.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- MiniMax-M3 ضد Kimi K2.7 Code: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
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 وMiniMax وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).