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Head-to-Head Model Comparison

Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Kimi K2.5 vs MiniMax-M2.7: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Kimi K2.5 de Moonshot AI y MiniMax-M2.7 de MiniMax compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Kimi K2.5 ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que MiniMax-M2.7 ofrece 204K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

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

Kimi K2.5

IA Multimodal Nativa

Kimi K2.5 de Moonshot AI es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 65 tokens/s, índice de inteligencia de 86/100 y tarifa

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

IA Agéntica y Uso de Herramientas

MiniMax-M2.7 de MiniMax es un modelo de IA diseñado para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, con ventana de contexto de 204K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 85/100 y

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

56%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • 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 →
CaracterísticaKimi 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%

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
MiniMax-M2.7
+4.0% SWE-bench lead
Costo
Tied
Identical monthly runtime cost
Velocidad
MiniMax-M2.7
+15% faster generation
Contexto
Kimi K2.5
262.1K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Latencia y Tiempo de Respuesta

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

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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

  • Ventana de contexto de 262K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 69.5%)
  • Rendimiento ágil de 65 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 620 ms
  • Pesos abiertos (1.2T total (36B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

MiniMax-M2.7 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 204K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 56% · GPQA Diamond 67.5%)
  • Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 510 ms
  • Pesos abiertos (Confidential / 220B MoE) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

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

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaKimi 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: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Kimi K2.5 (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como MiniMax-M2.7 (Ideal para flujos de trabajo agénticos autónomos, llamada a herramientas y automatización compleja, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Kimi K2.5 lidera en inteligencia general y programación, MiniMax-M2.7 ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Kimi K2.5 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Kimi K2.5 o MiniMax-M2.7?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Kimi K2.5 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Kimi K2.5 frente a MiniMax-M2.7?+

Kimi K2.5 cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que MiniMax-M2.7 cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Kimi K2.5 es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Kimi K2.5 cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 204K tokens de MiniMax-M2.7. En velocidad de inferencia, MiniMax-M2.7 ofrece un rendimiento superior.

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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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Moonshot AI y MiniMax, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).