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 de MiniMax et MiniMax-M2.5-highspeed de MiniMax sont deux modèles d’IA de premier plan. MiniMax-M2.7-highspeed propose une fenêtre de contexte de 204K tokens au tarif de $0.25/$1.00 par million de tokens, tandis que MiniMax-M2.5-highspeed offre 204K tokens de contexte à $0.15/$0.60 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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MiniMax-M2.7-highspeed
Inférence Ultra-RapideMiniMax-M2.7-highspeed de MiniMax est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 204K, une vitesse de 140 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.25 / 1M
$1.00 / 1M
204K tokens
N/A
MiniMax-M2.5-highspeed
IA Agentique et Outils AutonomesMiniMax-M2.5-highspeed de MiniMax est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 204K, une vitesse de 150 tokens/s, un indice d’in
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
204K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M2.7-highspeed · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 204K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (GPQA Diamond 63% · MMLU-Pro 78%)
- Débit rapide de 140 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 290 ms
- Tarification API optimisée ($0.25/$1 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
MiniMax-M2.5-highspeed · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 204K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1295)
- Débit rapide de 150 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 270 ms
- Tarification API optimisée ($0.15/$0.6 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
MiniMax-M2.7-highspeed (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et MiniMax-M2.5-highspeed (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : MiniMax-M2.7-highspeed domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, MiniMax-M2.5-highspeed assure un débit supérieur et MiniMax-M2.5-highspeed offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, MiniMax-M2.7-highspeed ou MiniMax-M2.5-highspeed ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, MiniMax-M2.7-highspeed prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre MiniMax-M2.7-highspeed et MiniMax-M2.5-highspeed ?+
MiniMax-M2.7-highspeed est facturé $0.25 / $1.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.15 / $0.60 pour MiniMax-M2.5-highspeed. En coût pondéré, MiniMax-M2.5-highspeed est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
MiniMax-M2.7-highspeed prend en charge 204K tokens contre 204K tokens pour MiniMax-M2.5-highspeed. Côté vitesse de génération, MiniMax-M2.5-highspeed est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de MiniMax et MiniMax, fiches système et benchmarks indépendants (2026).