MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
MiniMax-M3 by MiniMax and MiniMax-M2.7 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, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, MiniMax-M3 provides an expanded memory horizon with 524K tokens. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2.7 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-M3
মাল্টিমোডাল এজেন্টMiniMax-এর মধ্যম-2026 মাল্টিমোডাল ফ্ল্যাগশিপ সম্বলিত 524K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো, ভিজ্যুয়াল perception, এবং গভীর সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং autonomy.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
MiniMax-M2.7
ফ্ল্যাগশিপ এজেন্টMiniMax-এর spring 2026 ওপেন ফ্ল্যাগশিপ excelling মধ্যে জটিল office অটোমেশন, multi-টুল এজেন্ট environments, এবং সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
56%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | 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% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
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-M3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Spacious 524K কনটেক্সট উইন্ডো supporting বিশাল codebases এবং উচ্চ-রেজোলিউশন visuals
- 65% SWE-bench Verified কোডিং score establishing true স্বায়ত্তশাসিত সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং
- ওপেন-ওয়েটস রিলিজ সহ complete সার্বভৌম privacy
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য multi-accelerator GPU হার্ডওয়্যার প্রতি host মধ্যে-house
- অডিও এবং ভিডিও inputs require separate upstream preprocessing
MiniMax-M2.7 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 56% SWE-bench Verified কোডিং score establishing ফ্রন্টিয়ার ওপেন credentials
- Refined মাল্টি-স্টেপ টুল এক্সিকিউশন সহ minimal failure cascades
- ওপেন-ওয়েটস রিলিজ সহ complete ডেপ্লয়মেন্ট freedom
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- টেক্সট-শুধুমাত্র মডেল; অনুপস্থিত ভিজ্যুয়াল ছবি এবং ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ
- M3 supersedes it সহ broader মাল্টিমোডাল কনটেক্সট
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | MiniMax-M3 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | minimax-m3 | minimax-m2-7 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-06 | 2026-03 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | January 2026 |
| আর্কিটেকচার | Multimodal Long-Context Sparse MoE Transformer | Enterprise Open MoE Foundation Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential / 300B MoE | Confidential / 220B MoE |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 186 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 645 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 136 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 473 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose MiniMax-M3 if your priority is Autonomous repository refactoring, complex multimodal document analysis, and private enterprise intelligence. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose MiniMax-M2.7 if your workflow prioritizes Enterprise software maintenance, automated document workflows, and sovereign agents. 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-M3 compare to MiniMax-M2.7 in API token pricing and cost per token?+
Both MiniMax-M3 and MiniMax-M2.7 are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: MiniMax-M3 or MiniMax-M2.7?+
MiniMax-M3 supports a context window of 524K tokens (~393k words), while MiniMax-M2.7 supports 204K tokens (~153k words). Therefore, MiniMax-M3 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: MiniMax-M3 or MiniMax-M2.7?+
MiniMax-M3 scores 65% on SWE-bench Verified while MiniMax-M2.7 scores 56%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, MiniMax-M3 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between MiniMax-M3 and MiniMax-M2.7?+
MiniMax-M3 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, MiniMax-M2.7 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between MiniMax-M3 and MiniMax-M2.7?+
MiniMax-M3 generates approximately 70 tokens per second, while MiniMax-M2.7 delivers 75 tokens per second. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2.7 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining MiniMax-M3 and MiniMax-M2.7 to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to MiniMax-M2.7, and route deep architectural or complex reasoning queries to MiniMax-M3. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- MiniMax-M2.7 vs MiniMax-M2.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: 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
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