MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
MiniMax tarafından geliştirilen MiniMax-M3 ve Moonshot AI tarafından sunulan Kimi K2.7 Code, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. MiniMax-M3, 524.3K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; Kimi K2.7 Code, 262.1K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M3
Yerel Çok Modlu Yapay ZekaMiniMax tarafından geliştirilen MiniMax-M3; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 524K bağlam penceresi, 70 token/sn hız, 89/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
Kimi K2.7 Code
Açık Ağırlıklı Kodlama UzmanıMoonshot AI tarafından geliştirilen Kimi K2.7 Code; kendi sunucunuzda barındırılabilir açık ağırlıklı yazılım geliştirme ve kod üretimi için tasarlanmış olup 262K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 89/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırl
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
62%
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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% |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkDoğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M3 · Strengths & Key Advantages
- 524K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 32K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%)
- Sadece 560 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 70 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (Confidential / 300B MoE)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages
- 262K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 32K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
- Sadece 480 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (1.5T total (40B MoE))
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
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 |
Teknik Özellikler
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: Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem MiniMax-M3 (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Kimi K2.7 Code (kendi sunucunuzda barındırılabilir açık ağırlıklı yazılım geliştirme ve kod üretimi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: MiniMax-M3 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Kimi K2.7 Code daha yüksek üretim hızı sağlar; MiniMax-M3 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için MiniMax-M3 mi yoksa Kimi K2.7 Code mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde MiniMax-M3 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
MiniMax-M3 ve Kimi K2.7 Code API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
MiniMax-M3 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, Kimi K2.7 Code $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette MiniMax-M3 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
MiniMax-M3 524.3K token bağlam penceresi sunarken Kimi K2.7 Code 262.1K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Kimi K2.7 Code öndedir.
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: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- MiniMax-M3 vs MiniMax-M2.7: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: MiniMax ve Moonshot AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).