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Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M2.7 vs MiniMax-M2.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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MiniMax-M2.7 vs MiniMax-M2.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

MiniMax का MiniMax-M2.7 और MiniMax का MiniMax-M2.5 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। MiniMax-M2.7 में 204K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि MiniMax-M2.5 में 204K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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:
MiniMax

MiniMax-M2.7

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

MiniMax का MiniMax-M2.7 ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 204K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 85/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

56%

MiniMax

MiniMax-M2.5

ओपन-वेट्स कोडिंग विशेषज्ञ

MiniMax का MiniMax-M2.5 लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 204K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 80 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 82/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

48%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • MiniMax-M2.5 is faster at 80 tok/s vs 75 tok/s.
  • MiniMax-M2.7 leads on SWE-bench coding (56.0% vs 48.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8582
Provider
MiniMaxMiniMax
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
204K tokens~306 A4 pages of text204K tokens~306 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
56%48%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
67.5%64%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
MiniMax-M2.7
+8.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
MiniMax-M2.5
+7% faster generation
Context
Tied
204K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

MiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

56%vs48%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

67.5%vs64%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

81.5%vs78.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1375ptsvs1340pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs80 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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-M2.70.51s
MiniMax-M2.50.47s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
MiniMax-M2.77.18s
MiniMax-M2.56.72s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)
MiniMax-M2.7 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
MiniMax-M2.5 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-M2.7 · Strengths & Key Advantages

  • 204K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 56% · GPQA Diamond 67.5%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 510ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential / 220B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

MiniMax-M2.5 · Strengths & Key Advantages

  • 204K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
  • 80 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 470ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential / 160B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
7K6K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMiniMax-M2.7MiniMax-M2.5
Official API Model ID (SDK)minimax-m2-7minimax-m2-5
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-032026-02
Knowledge CutoffJanuary 2026December 2025
ArchitectureEnterprise Open MoE Foundation TransformerCoding-Centric Sparse MoE Transformer
ParametersConfidential / 220B MoEConfidential / 160B 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 AgentAPI / 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 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)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 136 GB VRAM (4-bit Quantized) · 473 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 99 GB VRAM (4-bit Quantized) · 344 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 Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

MiniMax-M2.7 vs MiniMax-M2.5: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, MiniMax-M2.7 or MiniMax-M2.5?

MiniMax-M2.7 is more intelligent. It scores 85 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

MiniMax-M2.5 is faster, generating 80 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model has lower latency?

MiniMax-M2.5 has lower latency, with a time to first token of 0.47s compared with 0.51s.

निष्कर्ष

MiniMax-M2.7 (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और MiniMax-M2.5 (लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: MiniMax-M2.7 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, MiniMax-M2.5 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और MiniMax-M2.7 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए MiniMax-M2.7 या MiniMax-M2.5 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में MiniMax-M2.7 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

MiniMax-M2.7 और MiniMax-M2.5 में किसका API सस्ता है?+

MiniMax-M2.7 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और MiniMax-M2.5 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में MiniMax-M2.7 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

MiniMax-M2.7 में 204K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि MiniMax-M2.5 में 204K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में MiniMax-M2.5 तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: MiniMax और MiniMax आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।