MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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MiniMax-M3 von MiniMax und Kimi K2.7 Code von Moonshot AI gehören zu den führenden KI-Modellen. MiniMax-M3 bietet ein Kontextfenster von 524.3K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Kimi K2.7 Code 262.1K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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MiniMax-M3
Nativ Multimodale KIMiniMax-M3 von MiniMax ist ein KI-Modell für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse mit 524K Kontextfenster, 70 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 89/100 und kostenlosem Open-Weights-Zu
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
Kimi K2.7 Code
Open-Weights-Coding-SpezialistKimi K2.7 Code von Moonshot AI ist ein KI-Modell für lokale Softwareentwicklung und Codegenerierung auf Basis offener Modellgewichte mit 262K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 89/100 und kostenlosem Open-Weig
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
62%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- MiniMax-M3 has a larger context window (524K vs 262K tokens).
- Kimi K2.7 Code is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
- MiniMax-M3 leads on SWE-bench coding (65.0% vs 62.0%).
| Feature | MiniMax-M3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 89 | 89 |
Provider | MiniMax | Moonshot AI |
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 | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 32K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 65% | 62% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 73% |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkGeprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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-M3 · Strengths & Key Advantages
- 524K Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 70 Token/Sekunde bei nur 560 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (Confidential / 300B 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
Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages
- 262K Kontextfenster und bis zu 32K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 480 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (1.5T total (40B 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.
| Metric | MiniMax-M3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 26K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 5K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | MiniMax-M3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m3 | kimi-k2-7-code |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | April 2026 |
| Architecture | Multimodal Long-Context Sparse MoE Transformer | Code-Optimized Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | Confidential / 300B MoE | 1.5T total (40B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| 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 & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 186 GB VRAM (4-bit Quantized) · 645 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 930 GB VRAM (4-bit Quantized) · 3225 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: Schnelle Antworten (FAQ)
Which model is faster?
Kimi K2.7 Code is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model has lower latency?
Kimi K2.7 Code has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.56s.
Which model has a larger context window?
MiniMax-M3 has a larger context window, supporting 524.3K tokens compared with 262.1K tokens.
Fazit
Sowohl MiniMax-M3 (Optimal für nativ multimodale Verarbeitung von Text und Bild sowie visuelle Dokumentenanalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Kimi K2.7 Code (Optimal für lokale Softwareentwicklung und Codegenerierung auf Basis offener Modellgewichte, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: MiniMax-M3 führt bei komplexem Reasoning und Coding, Kimi K2.7 Code liefert den höheren Token-Durchsatz und MiniMax-M3 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – MiniMax-M3 oder Kimi K2.7 Code?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt MiniMax-M3 vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von MiniMax-M3 und Kimi K2.7 Code?+
MiniMax-M3 kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Kimi K2.7 Code liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist MiniMax-M3 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
MiniMax-M3 bietet 524.3K Tokens Kontext gegenüber 262.1K Tokens bei Kimi K2.7 Code. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Kimi K2.7 Code 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 Moonshot AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).