Minimax
MiniMax M2.5
MiniMax-M2.5
최대 컨텍스트
204.8K
최대 출력
131.1K
출시일
N/A
입력$0.3 / 백만 토큰
출력$1.2 / 백만 토큰
MiniMax M2.7
MiniMax-M2.7MiniMax M2.7은(는) 출처에서 multi-agent 협업, live 디버깅, root-cause 분석 and office-document generation을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 engineering productivity, 재무 모델링 and 문서 중심 워크플로에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
Context Window
204.8K tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
2026년 3월 18일
Modalities
MiniMax M2.7 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.3/M | $1.2/M | $0.06/M |
MiniMax M2.7 API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
geminiCompletions APIMessages API
MiniMax M2.7 모델 주요 특징
MiniMax M2.7은 실제 소프트웨어 엔지니어링, 협업형 에이전트 작업, 편집 가능한 전문 결과물에 중점을 둔 텍스트 추론 모델입니다.
시스템 수준 엔지니어링
로그, 모니터링 지표, 추적 정보, 데이터베이스 증거를 연계해 결함을 진단하고 시스템 수준의 엔지니어링 결정을 내립니다.
협업형 에이전트 팀
안정적인 역할과 자율적 의사결정을 갖춘 에이전트 팀을 지원해 복잡한 다중 작업을 분담하고 조정합니다.
전문 문서 편집
Word, Excel, 프레젠테이션 자료를 여러 차례 정밀하게 편집하면서 결과물의 편집 가능성을 유지합니다.
MiniMax M2.7 사용 사례
MiniMax M2.7은 프로덕션 장애 조사, 협업형 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트, 전문 업무 자료의 반복 제작에 적합합니다.
프로덕션 장애 대응
로그, 추적 정보, 지표, 데이터베이스 상태를 검토해 가능한 근본 원인을 찾고 범위가 명확한 복구 또는 수정 계획을 작성합니다.
다중 에이전트 엔지니어링
분석, 구현, 검증을 협업 에이전트 역할에 배정한 뒤 각 결과를 하나의 엔지니어링 산출물로 통합합니다.
편집 가능한 업무 결과물
보고서, 스프레드시트 또는 프레젠테이션을 작성하고 반복 개선해 구조를 유지하면서 추가 편집이 가능한 자료를 만듭니다.
TokenHub API로 MiniMax M2.7 사용하는 방법
Replace these path values before running: {model}
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1beta/models/{model}:generateContent' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"MiniMax M2.7 벤치마크
MiniMax-M2.7
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 38.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 41.9 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 87.4% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 28.1% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 47% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 39.4% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 75.7% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 68.7% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 84.8% |
지표 출처 Artificial Analysis
MiniMax M2.7 자주 묻는 질문
MiniMax M2.7의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.
MiniMax M2.7는 무엇에 집중하나요?+
MiniMax M2.7는 MiniMax의 실무 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트형 납품용 모델입니다.
어떤 프로젝트가 MiniMax M2.7에 맞나요?+
반복형 엔지니어링 납품, 디버깅과 리팩터링, 리포지토리 규모 개발에 적합하며, 특히 우선순위가 장기 작업 완수력인 경우 유용합니다.
MiniMax M2.7의 특별한 점은 무엇인가요?+
핵심 강점은 강력한 실무 엔지니어링·디버깅·엔드투엔드 납품입니다.
언제 다른 모델이 더 나은가요?+
장시간 자율 실행은 시간과 토큰을 많이 소모할 수 있습니다. 멀티모달 입력이 우선이면 MiniMax M3를 고려하세요.
모델 ID 오류를 피하려면?+
TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.
MiniMax M2.7을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 MiniMax M2.7과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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