POSTopenai
/v1/chat/completionsMiniMax 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.
최대 컨텍스트
204.8K토큰
최대 출력
131.1K토큰
출시일
2026년 3월 18일
모달리티
MiniMax M2.7 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.3/M | $1.2/M | $0.06/M |
API를 통해 MiniMax M2.7을(를) 사용하는 방법은 무엇인가요?
POSTanthropic
/v1/messagesPOSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentMiniMax M2.7 벤치마크
MiniMax-M2.7
38.1
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
지표 점수
41.9
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
지표 점수
Knowledge & Reasoning
GPQA
Advanced science problem solving
87.4%
HLE
Broad expert-level exam set
28.1%
Coding & Engineering
SciCode
Scientific coding challenges
47%
Terminal-Bench Hard
Hard terminal task execution
39.4%
Instruction Following & Agent Tasks
IFBench
Prompt constraint adherence
75.7%
AA-LCR
Long-context reasoning
68.7%
τ²-Bench
Agent workflow tasks
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.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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