MiniMax M3 vs MiniMax M2.7
MiniMax M3 在综合、编码、多模态领先。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 MiniMax M3，如果你……
- 智能体能力强
- 开源
- 价格低
- 最适合：AI 智能体、开源、中文
选 MiniMax M2.7，如果你……
- 轻快
- 开源
- 价格低
- 最适合：轻量任务、开源、低成本
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | MiniMax M3 | MiniMax M2.7 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | MiniMax（CN） | MiniMax（CN） | 同一厂商 |
| 发布时间 | 2026.06 | 2026.05 | MiniMax M3 更新 |
| 综合（名次） | 70 · 第17 | 64 · 第23 | MiniMax M3 高 6 分 |
| 编码 | 68 · 第18 | 59 · 第26 | MiniMax M3 高 9 分 |
| 多模态 | 70 · 第23 | 62 · 第27 | MiniMax M3 高 8 分 |
| 上下文窗口 | 1M | 205K | MiniMax M3 更大 |
| 最大输出 | 64K | 32K | MiniMax M3 更长 |
| 有效上下文 | 90 | 85 | MiniMax M3 更可靠 |
| 输入 $/百万 token | $0.6 | $0.27 | MiniMax M2.7 更便宜 |
| 输出 $/百万 token | $2.4 | $1.08 | MiniMax M2.7 更便宜 |
| 缓存折扣 | 无 | 无 | 持平 |
| 速度 | 约 60 tok/s | 约 70 tok/s | MiniMax M2.7 更快 |
| 首 token 延迟 | 0.5s | 0.4s | MiniMax M2.7 响应更快 |
| 函数调用 | 84 | 72 | MiniMax M3 领先 |
| 拒答率 | 约 7% | 约 6% | MiniMax M2.7 限制更少 |
| 英文 | 70 | 65 | MiniMax M3 |
| 中文 | 88 | 82 | MiniMax M3 |
| 模态 | text | text | 相同 |
| 开源权重 | 是 | 是 | 两者均开源 |
| 微调 | 是 | 是 | |
| 免费档 | 海螺 AI 免费；开放平台有额度 | 海螺 AI 免费 | |
| SOC2 / 不训练 | 否 / 是 | 否 / 是 | |
| 私有化部署 | 是 | 是 | 两者均支持 |
字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集；速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。
逐维度分析
推理与综合智能
MiniMax M3 综合分领先 6 分（70 对 64）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 MiniMax M2.7 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。
智能体编码
这是小幅差距：MiniMax M3 得 68 分，MiniMax M2.7 得 59 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中，MiniMax M3 需要的纠错轮次更少；MiniMax M2.7 写脚本和补全仍然胜任，但任务复杂度上来后会落后。
多模态
多模态上 MiniMax M3 领先，70 对 62。两者都不原生生成视频，因此这里比的是图像与文档的解析，而非生成。
速度与延迟
交互场景下 MiniMax M2.7 更快：约 70 tok/s、首 token 0.4s，对比 MiniMax M3 的 约 60 tok/s、首 token 0.5s（吞吐约为 1.2 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。
上下文：窗口大小 vs 可用记忆
名义上下文窗口：MiniMax M3 为 1M，MiniMax M2.7 为 205K。有效上下文得分与窗口大小方向一致——MiniMax M3 在可用记忆上领先（90 对 85），处理不容有失的长文档时应优先选它。
价格与总成本
MiniMax M2.7 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $0.27/$1.08，而 MiniMax M3 为 $0.6/$2.4——标价输入约低 2.2 倍。
中文 vs 英文
英文：MiniMax M3 70 对 MiniMax M2.7 65。中文：88 对 82。面向中文生产环境，MiniMax M3 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。
工具调用与生态
函数调用得分：MiniMax M3 84 对 MiniMax M2.7 72，结构化工具使用上 MiniMax M3 占优。MiniMax M3 和 MiniMax M2.7 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
| 场景 · 每月 | MiniMax M3 | MiniMax M2.7 | 差距 |
|---|---|---|---|
| 标价未使用缓存 | $1321 亿输入 × $0.6 + 3000 万输出 × $2.4 | $591 亿输入 × $0.27 + 3000 万输出 × $1.08 | 2.24×有差距 |
| 计入缓存90% 输入命中缓存 | $132无公开缓存折扣 | $59无公开缓存折扣 | 2.24×有差距 |
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。