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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Kimi K2.5 von Moonshot AI und MiniMax-M2.7 von MiniMax gehören zu den führenden KI-Modellen. Kimi K2.5 bietet ein Kontextfenster von 262.1K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während MiniMax-M2.7 204K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Moonshot AI

Kimi K2.5

Nativ Multimodale KI

Kimi K2.5 von Moonshot AI ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 262K Kontextfenster, 65 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 86/100 und kostenlosem Open-Weights

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

52%

MiniMax

MiniMax-M2.7

Autonomes Agenten-Modell

MiniMax-M2.7 von MiniMax ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 204K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 85/100 und kostenlosem Open-Wei

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

56%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Kimi K2.5 has a larger context window (262K vs 204K tokens).
  • MiniMax-M2.7 is faster at 75 tok/s vs 65 tok/s.
  • MiniMax-M2.7 leads on SWE-bench coding (56.0% vs 52.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureKimi K2.5MiniMax-M2.7
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8685
Provider
Moonshot AIMiniMax
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
262.1K tokens~393 A4 pages of text204K tokens~306 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
65 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
52%56%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
69.5%67.5%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
MiniMax-M2.7
+4.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
MiniMax-M2.7
+15% faster generation
Context
Kimi K2.5
262.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Kimi K2.5MiniMax-M2.7
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

52%vs56%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

69.5%vs67.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

82%vs81.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1380ptsvs1375pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

65 tok/s vs75 tok/s

Latenz & Antwortzeit

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
Kimi K2.50.62s
MiniMax-M2.70.51s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Kimi K2.58.31s
MiniMax-M2.77.18s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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)
Kimi K2.5 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
MiniMax-M2.7 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

Kimi K2.5 · Strengths & Key Advantages

  • 262K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 69.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 65 Token/Sekunde bei nur 620 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (1.2T total (36B MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

MiniMax-M2.7 · Strengths & Key Advantages

  • 204K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 56% · GPQA Diamond 67.5%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 510 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (Confidential / 220B MoE) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

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

MetricKimi K2.5MiniMax-M2.7
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K22K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
8K7K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureKimi K2.5MiniMax-M2.7
Official API Model ID (SDK)kimi-k2-5minimax-m2-7
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012026-03
Knowledge CutoffNovember 2025January 2026
ArchitectureMultimodal Open Mixture-of-Experts TransformerEnterprise Open MoE Foundation Transformer
Parameters1.2T total (36B active 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 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)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 744 GB VRAM (4-bit Quantized) · 2580 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 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
Output Modalitiestexttext

Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Kimi K2.5 or MiniMax-M2.7?

Kimi K2.5 is more intelligent. It scores 86 compared with 85 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

MiniMax-M2.7 is faster, generating 75 tokens per second compared with 65 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 0.62s.

Which model has a larger context window?

Kimi K2.5 has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 204K tokens.

Fazit

Sowohl Kimi K2.5 (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch MiniMax-M2.7 (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Kimi K2.5 führt bei komplexem Reasoning und Coding, MiniMax-M2.7 liefert den höheren Token-Durchsatz und Kimi K2.5 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Kimi K2.5 oder MiniMax-M2.7?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Kimi K2.5 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Kimi K2.5 und MiniMax-M2.7?+

Kimi K2.5 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, MiniMax-M2.7 liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Kimi K2.5 günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Kimi K2.5 bietet 262.1K Tokens Kontext gegenüber 204K Tokens bei MiniMax-M2.7. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt MiniMax-M2.7 vorn.

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)

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Moonshot AI und MiniMax, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).