Minimax

MiniMax: MiniMax M2.7

Chat
minimax/minimax-m2.7
对比开始使用

MiniMax M2.7 是 MiniMax 聚焦软件工程的模型,在端到端完整项目交付、日志分析与缺陷定级、代码安全和机器学习等任务上表现出色。它在 SWE-Pro 基准上得分 56.22%,接近 Opus 的水平;在衡量完整项目交付的 VIBE-Pro 上得分 55.6%,在考察复杂工程系统深度理解的 Terminal Bench 2 上得分 57.0%。模型支持推理、函数调用、提示缓存和联网搜索。上下文窗口 200K tokens,输出 131K;价格为输入 $0.30/M tokens、输出 $1.20/M tokens,缓存命中的输入为 $0.06/M。通过 Ofox 可使用 OpenAI 与 Anthropic 两种协议调用。

上下文窗口
200K
最大输出 Token
131K
发布日期
2026-03-18
能力
函数调用推理提示缓存网络搜索
可用供应商
MinimaxMiniMax
支持的协议
OpenAIopenaiAnthropicanthropic

供应商

MinimaxMiniMax
输入 Token
$0.3/M
输出 Token
$1.2/M
缓存读取
$0.06/M
缓存写入
$0.375/M
接入协议
OpenAIopenai/v1/chat/completions/v1/responses
Anthropicanthropic

代码示例

from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.run/v1",
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
)


response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m2.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
)


print(response.choices[0].message.content)

第三方评测

LMArena ↗评测条目:minimax-m2.7

MiniMax: MiniMax M2.7 在 LMArena 文本榜单(风格控制) 综合类别中获得 1417 分,在 374 个模型中排名第 104,基于 46,755 次人类偏好投票(更新于 2026-07-12)。

minimax-m2.7 在 LMArena 的评测分数
类别Arena 分数95% 置信区间排名投票数
综合14171412–1421第 104 / 374 名46,755
困难任务14431438–1448第 92 / 374 名30,204
编程14791473–1486第 76 / 369 名13,549
数学14241411–1436第 88 / 362 名2,488
创意写作13631354–1371第 131 / 372 名7,163
指令遵循14091403–1415第 98 / 374 名14,903
中文14421428–1456第 111 / 344 名2,295

来源:LMArena · CC BY 4.0 · 更新于 2026-07-12 · 评测方法 ↗ · 排名为 LMArena 文本榜单(风格控制) 各类别内的比较,分数来自第三方人类偏好评测,并非 OFOX 官方评分。

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常见问题

MiniMax: MiniMax M2.7 在 Ofox.ai 上的价格为输入 $0.3/M/百万 Token，输出 $1.2/M/百万 Token。按量计费，无月费。