MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
MiniMaxのMiniMax-M3とMoonshot AIのKimi K2.7 Codeは、注目度の高い主要AIモデルです。MiniMax-M3は524.3K 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$0.00/出力$0.00、一方のKimi K2.7 Codeは262.1K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00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-M3
ネイティブ・マルチモーダルAIMiniMax の MiniMax-M3 は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。524K のコンテキストウィンドウ、毎秒 70 トークンの生成速度、知能指数 89/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
Kimi K2.7 Code
オープンウェイト・コード特化Moonshot AI の Kimi K2.7 Code は、自社サーバーでのコード生成や開発パイプラインに最適なオープンウェイト開発向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 89/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
62%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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% |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
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-M3 · Strengths & Key Advantages
- 524K のコンテキストウィンドウと最大 32K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%）
- 毎秒 70 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 560ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential / 300B MoE)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 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
Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 32K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%）
- 毎秒 75 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 480ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (1.5T total (40B MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 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-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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
MiniMax-M3（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、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Kimi K2.7 Code（自社サーバーでのコード生成や開発パイプラインに最適なオープンウェイト開発、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-M3がリードし、応答速度とスループットではKimi K2.7 Codeが優れ、APIコスト効率ではMiniMax-M3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-M3 と Kimi K2.7 Code 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-M3 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-M3 と Kimi K2.7 Code ではどちらのAPI料金が安いですか？+
MiniMax-M3 は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Kimi K2.7 Code は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では MiniMax-M3 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-M3 が 524.3K トークン、Kimi K2.7 Code が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Kimi K2.7 Code 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.
Related reading
- Hy3 vs Kimi K2.7 Code：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Aion-Mini：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
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Moonshot AI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)。