MiniMax-M2.7-highspeed vs MiniMax-M2.5-highspeed
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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MiniMaxのMiniMax-M2.7-highspeedとMiniMaxのMiniMax-M2.5-highspeedは、注目度の高い主要AIモデルです。MiniMax-M2.7-highspeedは204K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.25/出力$1.00、一方のMiniMax-M2.5-highspeedは204K トークンのコンテキストで入力$0.15/出力$0.60です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M2.7-highspeed
超高速・低遅延レスポンスMiniMax の MiniMax-M2.7-highspeed は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。204K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 82/100（1Mトークンあたり入力$0.25・出力$1）を実現しています。
$0.25 / 1M
$1.00 / 1M
204K tokens
N/A
MiniMax-M2.5-highspeed
自律型エージェント・ツール特化MiniMax の MiniMax-M2.5-highspeed は、自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化向けに設計されたAIモデルです。204K のコンテキストウィンドウ、毎秒 150 トークンの生成速度、知能指数 78/100（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0.6）を実現しています。
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
204K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- 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.
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M2.7-highspeed · Strengths & Key Advantages
- 204K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（GPQA Diamond 63% · MMLU-Pro 78%）
- 毎秒 140 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 290ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.25・出力$1）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
MiniMax-M2.5-highspeed · Strengths & Key Advantages
- 204K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1295）
- 毎秒 150 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 270ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0.6）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
MiniMax-M2.7-highspeed（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とMiniMax-M2.5-highspeed（自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではMiniMax-M2.7-highspeedがリードし、応答速度とスループットではMiniMax-M2.5-highspeedが優れ、APIコスト効率ではMiniMax-M2.5-highspeedが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には MiniMax-M2.7-highspeed と MiniMax-M2.5-highspeed のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では MiniMax-M2.7-highspeed が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
MiniMax-M2.7-highspeed と MiniMax-M2.5-highspeed ではどちらのAPI料金が安いですか？+
MiniMax-M2.7-highspeed は100万トークンあたり入力$0.25 / 出力$1.00、MiniMax-M2.5-highspeed は入力$0.15 / 出力$0.60です。総合的なコスト効率では MiniMax-M2.5-highspeed がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは MiniMax-M2.7-highspeed が 204K トークン、MiniMax-M2.5-highspeed が 204K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では MiniMax-M2.5-highspeed がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: MiniMaxおよびMiniMax公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。