MiniMax-M2.7-highspeed vs MiniMax-M2.5-highspeed
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
MiniMax-M2.7-highspeed da MiniMax e MiniMax-M2.5-highspeed da MiniMax são dois modelos de IA de destaque. O MiniMax-M2.7-highspeed oferece uma janela de contexto de 204K tokens a $0.25/$1.00 por milhão de tokens, enquanto o MiniMax-M2.5-highspeed oferece 204K tokens de contexto a $0.15/$0.60 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M2.7-highspeed
Inferência UltrarrápidaO MiniMax-M2.7-highspeed da MiniMax é um modelo de IA projetado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, oferecendo janela de contexto de 204K, velocidade de 140 tokens/s, índice de inteligência de 8
$0.25 / 1M
$1.00 / 1M
204K tokens
N/A
MiniMax-M2.5-highspeed
IA Agêntica e Uso de FerramentasO MiniMax-M2.5-highspeed da MiniMax é um modelo de IA projetado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, oferecendo janela de contexto de 204K, velocidade de 150 tokens/s, índice de inteligência de 78
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
204K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M2.7-highspeed · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 204K com limite máximo de saída de 8K tokens (GPQA Diamond 63% · MMLU-Pro 78%)
- Taxa de transferência rápida de 140 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 290 ms
- Economia de API competitiva ($0.25/$1 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
MiniMax-M2.5-highspeed · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 204K com limite máximo de saída de 8K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1295)
- Taxa de transferência rápida de 150 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 270 ms
- Economia de API competitiva ($0.15/$0.6 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto MiniMax-M2.7-highspeed (Indicado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto MiniMax-M2.5-highspeed (Indicado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: MiniMax-M2.7-highspeed lidera em inteligência geral e programação, MiniMax-M2.5-highspeed oferece geração mais rápida e MiniMax-M2.5-highspeed apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, MiniMax-M2.7-highspeed ou MiniMax-M2.5-highspeed?+
Nas avaliações de inteligência e código, MiniMax-M2.7-highspeed leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, MiniMax-M2.7-highspeed ou MiniMax-M2.5-highspeed?+
O MiniMax-M2.7-highspeed custa $0.25 / $1.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o MiniMax-M2.5-highspeed custa $0.15 / $0.60. No custo combinado, MiniMax-M2.5-highspeed é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O MiniMax-M2.7-highspeed suporta 204K tokens de contexto contra 204K tokens do MiniMax-M2.5-highspeed, enquanto MiniMax-M2.5-highspeed entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 3 Flash vs. MiniMax-M2.5-highspeed: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- GLM-5-Turbo vs. MiniMax-M2.7-highspeed: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Aion-Mini: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-3.0 vs. Gemini 3.6 Flash: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aion-Mini vs. Laguna XS 2.1: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
- Aya Expanse 32B vs. Llama 3.2 90B Vision: Comparação de Benchmarks, Preços API e Velocidade (2026)Comparar
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da MiniMax e MiniMax e benchmarks independentes (2026).