Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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MiniMax-M3Profile

Kimi K2.7 CodeProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

MiniMax

MiniMax-M3

IA Multimodale Native

MiniMax-M3 de MiniMax est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 524K, une vitesse de 70 tokens/s, un indice d’intelligence de 89

Intelligence Index89 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

524.3K tokens

SWE-bench Verified:

65%

Moonshot AI

Kimi K2.7 Code

Spécialiste Code à Poids Ouverts

Kimi K2.7 Code de Moonshot AI est un modèle d’IA conçu pour le développement logiciel et la génération de code avec poids ouverts auto-hébergeables, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intelligen

Intelligence Index89 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

62%

Différences Clés en un Coup d’Œil

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	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%

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

MiniMax-M3

+3.0% SWE-bench lead

Coût

Tied

Identical monthly runtime cost

Vitesse

Kimi K2.7 Code

+7% faster generation

Contexte

MiniMax-M3

524.3K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

MiniMax-M3Kimi K2.7 Code

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

65%vs62%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

72%vs73%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

85%vs85%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1420ptsvs1415pts

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs74%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs75 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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-M30.56s

Kimi K2.7 Code0.48s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

MiniMax-M37.70s

Kimi K2.7 Code7.15s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

MiniMax-M3 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Kimi K2.7 Code 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-M3 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 524K et capacité de sortie maximale de 32K tokens (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%)
Débit rapide de 70 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 560 ms
Poids ouverts (Confidential / 300B MoE) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 32K tokens (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
Poids ouverts (1.5T total (40B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
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-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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: Réponses Rapides (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.

Verdict

MiniMax-M3 (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Kimi K2.7 Code (Conçu pour le développement logiciel et la génération de code avec poids ouverts auto-hébergeables, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : MiniMax-M3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Kimi K2.7 Code assure un débit supérieur et MiniMax-M3 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, MiniMax-M3 ou Kimi K2.7 Code ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, MiniMax-M3 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-M3 et Kimi K2.7 Code ?+

MiniMax-M3 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Kimi K2.7 Code. En coût pondéré, MiniMax-M3 est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

MiniMax-M3 prend en charge 524.3K tokens contre 262.1K tokens pour Kimi K2.7 Code. Côté vitesse de génération, Kimi K2.7 Code est le plus rapide.

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 & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Caractéristique	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

Changez et Comparez les Modèles

MiniMax-M3

Kimi K2.7 Code

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

MiniMax-M3 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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