MiniMax-M2.7-highspeed vs MiniMax-M2.5-highspeed
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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MiniMax-M2.7-highspeed von MiniMax und MiniMax-M2.5-highspeed von MiniMax gehören zu den führenden KI-Modellen. MiniMax-M2.7-highspeed bietet ein Kontextfenster von 204K Tokens bei API-Preisen von $0.25/$1.00 pro 1M Tokens, während MiniMax-M2.5-highspeed 204K Tokens Kontext zu $0.15/$0.60 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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MiniMax-M2.7-highspeed
Ultraschnelle Echtzeit-InferenzMiniMax-M2.7-highspeed von MiniMax ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 204K Kontextfenster, 140 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 82/100 und $0.25/$1 pro 1M Toke
$0.25 / 1M
$1.00 / 1M
204K tokens
N/A
MiniMax-M2.5-highspeed
Autonomes Agenten-ModellMiniMax-M2.5-highspeed von MiniMax ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 204K Kontextfenster, 150 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 78/100 und $0.15/$0.
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
204K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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.
| Feature | 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 |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M2.7-highspeed · Strengths & Key Advantages
- 204K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (GPQA Diamond 63% · MMLU-Pro 78%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 140 Token/Sekunde bei nur 290 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.25/$1 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
MiniMax-M2.5-highspeed · Strengths & Key Advantages
- 204K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1295)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 150 Token/Sekunde bei nur 270 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.15/$0.6 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- 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.
| 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax-M2.5-highspeed |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m2-7-highspeed | minimax-m2-5-highspeed |
| API Protocol | MiniMax REST API (OpenAI-Compatible) | MiniMax REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-03 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | January 2026 | December 2025 |
| Architecture | High-Throughput Hosted Cloud Accelerator | Latency-Optimized Hosted Cloud Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.25/1M in) across full 204K window | Flat rate ($0.15/1M in) across full 204K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.025/1M tokens | Cached input at $0.015/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | MiniMax Production Safety & Alignment Verified | MiniMax Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M2.7-highspeed vs MiniMax-M2.5-highspeed: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl MiniMax-M2.7-highspeed (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch MiniMax-M2.5-highspeed (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: MiniMax-M2.7-highspeed führt bei komplexem Reasoning und Coding, MiniMax-M2.5-highspeed liefert den höheren Token-Durchsatz und MiniMax-M2.5-highspeed ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – MiniMax-M2.7-highspeed oder MiniMax-M2.5-highspeed?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt MiniMax-M2.7-highspeed vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von MiniMax-M2.7-highspeed und MiniMax-M2.5-highspeed?+
MiniMax-M2.7-highspeed kostet $0.25 / $1.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, MiniMax-M2.5-highspeed liegt bei $0.15 / $0.60. Beim gewichteten Gesamtpreis ist MiniMax-M2.5-highspeed günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
MiniMax-M2.7-highspeed bietet 204K Tokens Kontext gegenüber 204K Tokens bei MiniMax-M2.5-highspeed. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt MiniMax-M2.5-highspeed vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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 MiniMax und MiniMax, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).