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Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

MiniMax का MiniMax-M3 और Moonshot AI का Kimi K2.7 Code दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। MiniMax-M3 में 524.3K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Kimi K2.7 Code में 262.1K 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-M3

नेटिव मल्टीमॉडल AI

MiniMax का MiniMax-M3 टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 524K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 70 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

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

ओपन-वेट्स कोडिंग विशेषज्ञ

Moonshot AI का Kimi K2.7 Code लोकल सर्वर पर कोडिंग और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए ओपन-वेट्स के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

62%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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 →
FeatureMiniMax-M3Kimi K2.7 Code
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8989
Provider
MiniMaxMoonshot 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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
32K32K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s75 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
65%62%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
72%73%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
MiniMax-M3
+3.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Kimi K2.7 Code
+7% faster generation
Context
MiniMax-M3
524.3K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

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-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

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-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

  • 524K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%)
  • 70 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 560ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential / 300B 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

Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 480ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (1.5T total (40B 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-M3Kimi K2.7 Code
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
28K26K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
10K5K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMiniMax-M3Kimi K2.7 Code
Official API Model ID (SDK)minimax-m3kimi-k2-7-code
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-062026-06
Knowledge CutoffFebruary 2026April 2026
ArchitectureMultimodal Long-Context Sparse MoE TransformerCode-Optimized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
ParametersConfidential / 300B MoE1.5T 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 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)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 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, vision
Output Modalitiestexttext

MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

MiniMax-M3 (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Kimi K2.7 Code (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-M3 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Kimi K2.7 Code तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और MiniMax-M3 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए MiniMax-M3 या Kimi K2.7 Code में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में MiniMax-M3 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

MiniMax-M3 और Kimi K2.7 Code में किसका API सस्ता है?+

MiniMax-M3 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Kimi K2.7 Code की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में MiniMax-M3 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

MiniMax-M3 में 524.3K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Kimi K2.7 Code में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Kimi K2.7 Code तेज़ है।

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

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