MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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MiniMax-M3 de MiniMax et MiniMax-M2.7 de MiniMax sont deux modèles d’IA de premier plan. MiniMax-M3 propose une fenêtre de contexte de 524.3K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que MiniMax-M2.7 offre 204K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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MiniMax-M3
IA Multimodale NativeMiniMax-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
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
MiniMax-M2.7
IA Agentique et Outils AutonomesMiniMax-M2.7 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 75 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
56%
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 204K tokens).
- MiniMax-M2.7 is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
- MiniMax-M3 leads on SWE-bench coding (65.0% vs 56.0%).
| Caractéristique | MiniMax-M3 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 89 | 85 |
Provider | MiniMax | MiniMax |
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 | 204K tokens~306 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 32K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 65% | 56% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 67.5% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
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-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
MiniMax-M2.7 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 204K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 56% · GPQA Diamond 67.5%)
- Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
- Poids ouverts (Confidential / 220B 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 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 22K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 7K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | MiniMax-M3 | MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m3 | minimax-m2-7 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-03 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | January 2026 |
| Architecture | Multimodal Long-Context Sparse MoE Transformer | Enterprise Open MoE Foundation Transformer |
| Parameters | Confidential / 300B 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 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) | 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 | 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) |
| 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) · 136 GB VRAM (4-bit Quantized) · 473 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 |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, MiniMax-M3 or MiniMax-M2.7?
MiniMax-M3 is more intelligent. It scores 89 compared with 85 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2.7 is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 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 0.56s.
Which model has a larger context window?
MiniMax-M3 has a larger context window, supporting 524.3K tokens compared with 204K 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 MiniMax-M2.7 (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-M3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, MiniMax-M2.7 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 MiniMax-M2.7 ?+
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 MiniMax-M2.7 ?+
MiniMax-M3 est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour MiniMax-M2.7. 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 204K tokens pour MiniMax-M2.7. Côté vitesse de génération, MiniMax-M2.7 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).