MiniMax-M2.7-highspeed vs MiniMax-M2.5-highspeed
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
MiniMax-M2.7-highspeed by MiniMax and MiniMax-M2.5-highspeed by MiniMax represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, MiniMax-M2.5-highspeed holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, MiniMax-M2.5-highspeed is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 204K tokens. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2.5-highspeed leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
MiniMax-M2.7-highspeed
দ্রুত ফ্ল্যাগশিপদ্রুত cloud API variant এর M2.7 এর জন্য অপ্টিমাইজড রিয়েল-টাইম এজেন্ট লুপ, ইন্টারঅ্যাক্টিভ code বিশ্লেষণ, এবং উচ্চ-ভলিউম কর্পোরেট পাইপলাইন.
$0.25 / 1M
$1.00 / 1M
204K tokens
N/A
MiniMax-M2.5-highspeed
দ্রুত এজেন্টAccelerated cloud API endpoint এর M2.5 প্রদানকারী স্বল্প-লেটেন্সি ইনফারেন্স এর জন্য উচ্চ-frequency ইন্টারঅ্যাক্টিভ এজেন্ট এবং রিয়েল-টাইম চ্যাট.
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
204K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- MiniMax-M2.5-highspeed is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- MiniMax-M2.5-highspeed is faster at 150 tok/s vs 140 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax-M2.5-highspeed |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 82 | 78 |
Provider | MiniMax | MiniMax |
Input Price Cost per million input tokens | $0.25 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.17 / 1M | $0.10 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 204K tokens~306 A4 pages of text | 204K tokens~306 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 150 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 63% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.01 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
MiniMax-M2.7-highspeed · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 140 টোকেন/sec স্ট্রিমিং velocity সহ solid 1335 Arena Elo পারফরম্যান্স
- চমৎকার balance between ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং এবং snappy ইন্টারঅ্যাক্টিভ লেটেন্সি
- সাশ্রয়ী hosted মূল্য ($0.25/1M ইনপুট) সহ 204K কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Slightly কম theoretical গভীরতা চেয়ে সম্পূর্ণ unaccelerated M2.7 মডেল
- প্রোপ্রাইটারি hosted endpoint rather চেয়ে ওপেন-ওয়েটস
MiniMax-M2.5-highspeed · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- দ্রুত 150 টোকেন/sec স্ট্রিমিং থ্রুপুট সহ সাব-300ms initial response
- সাশ্রয়ী API মূল্য point ($0.15 / 1M ইনপুট) paired সহ 204K কনটেক্সট
- উচ্চ concurrency tolerance এর জন্য গ্রাহক-facing অ্যাপ্লিকেশনসমূহ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম নির্ভুলতা এর ওপর গভীর architectural সফটওয়্যার রিফ্যাক্টরিং চেয়ে ডেন্স flagships
- Hosted endpoint ছাড়াই লোকাল offline এক্সিকিউশন options
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax-M2.5-highspeed |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.04 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 12K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 2K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax-M2.5-highspeed |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | minimax-m2-7-highspeed | minimax-m2-5-highspeed |
| API প্রোটোকল | MiniMax REST API (OpenAI-Compatible) | MiniMax REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2026-03 | 2026-02 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2026 | December 2025 |
| আর্কিটেকচার | High-Throughput Hosted Cloud Accelerator | Latency-Optimized Hosted Cloud Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 204K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M) | পূর্ণ 204K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.15/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.025/1M টোকেন | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.015/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | MiniMax Production Safety & Alignment Verified | MiniMax Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
MiniMax-M2.7-highspeed vs MiniMax-M2.5-highspeed: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, MiniMax-M2.7-highspeed or MiniMax-M2.5-highspeed?
MiniMax-M2.7-highspeed is more intelligent. It scores 82 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2.5-highspeed is faster, generating 150 tokens per second compared with 140 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
MiniMax-M2.5-highspeed is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.17 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
MiniMax-M2.5-highspeed has lower latency, with a time to first token of 0.27s compared with 0.29s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose MiniMax-M2.7-highspeed if your priority is High-frequency developer copilots, automated ticket triage, and responsive agents. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose MiniMax-M2.5-highspeed if your workflow prioritizes Customer support bots, real-time code completion, and interactive chat interfaces. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does MiniMax-M2.7-highspeed compare to MiniMax-M2.5-highspeed in API token pricing and cost per token?+
MiniMax-M2.7-highspeed costs $0.25 per 1M input tokens and $1.00 per 1M output tokens, whereas MiniMax-M2.5-highspeed costs $0.15 input and $0.60 output. Overall, MiniMax-M2.5-highspeed is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: MiniMax-M2.7-highspeed or MiniMax-M2.5-highspeed?+
Both MiniMax-M2.7-highspeed and MiniMax-M2.5-highspeed offer an identical context window of 204K tokens (~153k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: MiniMax-M2.7-highspeed or MiniMax-M2.5-highspeed?+
MiniMax-M2.7-highspeed scores at the frontier of coding benchmarks, while MiniMax-M2.5-highspeed scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, MiniMax-M2.7-highspeed provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between MiniMax-M2.7-highspeed and MiniMax-M2.5-highspeed?+
MiniMax-M2.7-highspeed features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, MiniMax-M2.5-highspeed provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between MiniMax-M2.7-highspeed and MiniMax-M2.5-highspeed?+
MiniMax-M2.7-highspeed generates approximately 140 tokens per second, while MiniMax-M2.5-highspeed delivers 150 tokens per second. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2.5-highspeed provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining MiniMax-M2.7-highspeed and MiniMax-M2.5-highspeed to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to MiniMax-M2.5-highspeed to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to MiniMax-M2.7-highspeed. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemini 3 Flash vs MiniMax-M2.5-highspeed: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-5-Turbo vs MiniMax-M2.7-highspeed: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs