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Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M2.7 vs MiniMax-M2.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

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

MiniMax-M2.7 von MiniMax und MiniMax-M2.5 von MiniMax gehören zu den führenden KI-Modellen. MiniMax-M2.7 bietet ein Kontextfenster von 204K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während MiniMax-M2.5 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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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
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%

MiniMax

MiniMax-M2.5

Open-Weights-Coding-Spezialist

MiniMax-M2.5 von MiniMax ist ein KI-Modell für lokale Softwareentwicklung und Codegenerierung auf Basis offener Modellgewichte mit 204K Kontextfenster, 80 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 82/100 und kostenlosem Open-Weights-Zu

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

48%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • MiniMax-M2.5 is faster at 80 tok/s vs 75 tok/s.
  • MiniMax-M2.7 leads on SWE-bench coding (56.0% vs 48.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8582
Provider
MiniMaxMiniMax
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
204K tokens~306 A4 pages of text204K tokens~306 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
56%48%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
67.5%64%

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
MiniMax-M2.7
+8.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
MiniMax-M2.5
+7% faster generation
Context
Tied
204K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

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

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

56%vs48%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

67.5%vs64%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.5%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1375ptsvs1340pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs80 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
MiniMax-M2.70.51s
MiniMax-M2.50.47s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
MiniMax-M2.77.18s
MiniMax-M2.56.72s

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

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

MiniMax-M2.5 · Strengths & Key Advantages

  • 204K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 80 Token/Sekunde bei nur 470 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Offene Modellgewichte (Confidential / 160B 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.

MetricMiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
7K6K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
Official API Model ID (SDK)minimax-m2-7minimax-m2-5
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-032026-02
Knowledge CutoffJanuary 2026December 2025
ArchitectureEnterprise Open MoE Foundation TransformerCoding-Centric Sparse MoE Transformer
ParametersConfidential / 220B MoEConfidential / 160B 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 AgentAPI / 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 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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 136 GB VRAM (4-bit Quantized) · 473 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 99 GB VRAM (4-bit Quantized) · 344 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

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

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

MiniMax-M2.7 is more intelligent. It scores 85 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

MiniMax-M2.5 is faster, generating 80 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model has lower latency?

MiniMax-M2.5 has lower latency, with a time to first token of 0.47s compared with 0.51s.

Fazit

Sowohl MiniMax-M2.7 (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch MiniMax-M2.5 (Optimal für lokale Softwareentwicklung und Codegenerierung auf Basis offener Modellgewichte, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: MiniMax-M2.7 führt bei komplexem Reasoning und Coding, MiniMax-M2.5 liefert den höheren Token-Durchsatz und MiniMax-M2.7 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

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

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt MiniMax-M2.7 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

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

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

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

MiniMax-M2.7 bietet 204K Tokens Kontext gegenüber 204K Tokens bei MiniMax-M2.5. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt MiniMax-M2.5 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 MiniMax und MiniMax, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).