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模型档案 · 更新于 2026-09-08
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模型档案 · MiniMax · 中国大陆

MiniMax M2.7

最擅长轻量任务、开源、低成本
授权开源权重
更新于2026-09-08
01

快照

综合
64
27 款中第23
编码
59
27 款中第26
多模态
62
27 款中第27
输入 / 输出
$0.27 / $1.08
每百万 token 美元价
上下文
205K
可用记忆 85
速度
约 70 tok/s
首 token 0.4s

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。

02

规格与价格

收录的每个字段。标价为每百万 token 的美元价;采购前请核对厂商实时定价。

厂商MiniMax(中国大陆)
发布 / 当前版本2026.05
授权方式开源权重
上下文窗口205K
最大输出32K
有效上下文得分85
输入 / 输出价格$0.27 / $1.08 每百万 token
缓存折扣无公开缓存折扣
免费档海螺 AI 免费
速度 / 首 token约 70 tok/s / 0.4s
函数调用72
拒答率约 6%
英文 / 中文65 / 82
模态text
微调
私有化部署是(企业)
SOC2 / 不训练否 / 是
03

优势与注意点

优势

  • 轻快
  • 开源
  • 价格低

注意点

  • 能力较弱
  • 纯文本
  • 已被 M3 取代
04

在 27 款模型中的排名

综合 64/100(第23),编码 59(第26),多模态 62(第27)。完整榜单与并排对比见 排行榜
05

实际价格

示意月度账单,按 1 亿输入 + 3000 万输出 token:标价 $59。实际随你的结构与缓存命中率而变。

基于公开标价的示意测算,未计任何企业协议;缓存折扣:无公开缓存折扣。

06

常见问题

MiniMax M2.7 要多少钱?
标价为每百万 token 输入 $0.27、输出 $1.08。无公开缓存折扣。海螺 AI 免费
MiniMax M2.7 的上下文窗口多大,端到端可用吗?
标称 205K 窗口、最大输出 32K;有效上下文得分 85/100,它更能预测长文档细节是否被真正记住。
MiniMax M2.7 编码强吗?
编码综合分 59/100,27 款中第26。更适合脚本与辅助补全,而非最吃重的 SWE 类工作。
MiniMax M2.7 可以自托管吗?
可以——它提供开源权重且支持私有化部署,你能在自有基础设施上运行以掌控数据,但要预算 GPU 与运维。
它的中文与多模态输入能力如何?
中文分 82,英文 65;多模态综合 62/100(第27),接受 text。