MiniMax M2.7

MiniMax-M2.7

MiniMax M2.7 được các nguồn nhấn mạnh ở các điểm: multi-agent cộng tác, live gỡ lỗi, root-cause phân tích and office-document generation. Giá trị chính của mô hình nằm ở engineering productivity, mô hình tài chính and nhiều tài liệu quy trình. Vì vậy phần mô tả nên tập trung vào điểm khác biệt riêng của mô hình thay vì viết như một chatbot phổ thông.

Context Window

204.8K tokens

Maximum Output

131.1K tokens

Release Date

18 thg 3, 2026

Modalities

Giá MiniMax M2.7

Giá đầu vào	Giá đầu ra	Đọc cache
$0.3/M	$1.2/M	$0.06/M

Khả năng API của MiniMax M2.7

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Not supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Điểm nổi bật của MiniMax M2.7

MiniMax M2.7 là mô hình suy luận văn bản tập trung vào kỹ thuật phần mềm thực tế, công việc tác tử phối hợp và sản phẩm chuyên nghiệp có thể chỉnh sửa.

Kỹ thuật cấp hệ thống

Mô hình liên kết nhật ký, chỉ số giám sát, dữ liệu truy vết và bằng chứng từ cơ sở dữ liệu để chẩn đoán lỗi và đưa ra quyết định cấp hệ thống.

Nhóm tác tử phối hợp

Mô hình hỗ trợ nhóm tác tử với vai trò ổn định và khả năng quyết định tự chủ để phân chia, phối hợp công việc phức tạp.

Chỉnh sửa tài liệu chuyên nghiệp

Mô hình xử lý nhiều vòng với độ chính xác cao trên tài liệu Word, Excel và bài thuyết trình, đồng thời giữ đầu ra có thể chỉnh sửa.

Trường hợp sử dụng MiniMax M2.7

MiniMax M2.7 phù hợp với điều tra sự cố sản xuất, dự án kỹ thuật phần mềm cộng tác và chuẩn bị nhiều vòng các tài liệu văn phòng chuyên nghiệp.

Ứng phó sự cố sản xuất

Xem xét nhật ký, dữ liệu truy vết, chỉ số và trạng thái cơ sở dữ liệu để xác định nguyên nhân có khả năng nhất và lập kế hoạch khôi phục hoặc sửa lỗi có phạm vi rõ ràng.

Kỹ thuật đa tác tử

Phân công phân tích, triển khai và xác minh cho các vai trò tác tử phối hợp, sau đó hợp nhất đầu ra thành một kết quả kỹ thuật thống nhất.

Sản phẩm văn phòng có thể chỉnh sửa

Soạn thảo và tinh chỉnh nhiều vòng báo cáo, bảng tính hoặc bài thuyết trình, đồng thời giữ cấu trúc và khả năng chỉnh sửa tiếp.

Cách sử dụng MiniMax M2.7 qua API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark của MiniMax M2.7

MiniMax-M2.7

Điểm chỉ số
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index tổng hợp năng lực chung của mô hình qua nhiều nhóm bài đánh giá.	Đánh giá tổng hợp năng lực chung	38.1
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index tổng hợp hiệu suất của mô hình trong các tác vụ lập trình và kỹ thuật phần mềm.	Đánh giá tổng hợp năng lực lập trình	41.9
Kiến thức và suy luận
GPQAGPQA đánh giá khả năng suy luận chuyên sâu qua các câu hỏi khoa học ở trình độ sau đại học.	Giải quyết vấn đề khoa học nâng cao	87.4%
HLEHLE là bộ đánh giá tổng hợp có độ khó cao về kiến thức và suy luận cấp chuyên gia trong nhiều lĩnh vực.	Bộ đề chuyên gia đa lĩnh vực	28.1%
Lập trình và kỹ thuật phần mềm
SciCodeSciCode đánh giá kỹ năng lập trình Python cho điện toán khoa học, gồm cả triển khai thuật toán từ bối cảnh khoa học.	Thử thách lập trình khoa học	47%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard đánh giá khả năng hoàn thành các tác vụ khó của tác nhân AI trong môi trường terminal.	Thực thi tác vụ terminal nâng cao	39.4%
Tuân thủ hướng dẫn và tác vụ tác nhân
IFBenchIFBench đo mức độ ổn định khi mô hình tuân theo các hướng dẫn và ràng buộc chi tiết.	Tuân thủ ràng buộc trong câu lệnh	75.7%
AA-LCRAA-LCR đo chất lượng suy luận trên cửa sổ ngữ cảnh dài.	Suy luận trên ngữ cảnh dài	68.7%
τ²-Benchτ²-Bench đánh giá tác nhân hội thoại trong các quy trình thực tế có ràng buộc về công cụ và trạng thái.	Tác vụ quy trình của tác nhân	84.8%

Nguồn chỉ số Artificial Analysis

Câu hỏi thường gặp về MiniMax M2.7

Năng lực, trường hợp dùng, giới hạn và hướng dẫn TokenHub cho MiniMax M2.7.

MiniMax M2.7 tập trung vào gì?+

MiniMax M2.7 là mô hình của MiniMax cho kỹ nghệ phần mềm thực tế và bàn giao bằng tác nhân.

Dự án nào hợp với MiniMax M2.7?+

Phù hợp với bàn giao kỹ thuật theo vòng lặp, gỡ lỗi và tái cấu trúc và phát triển quy mô kho mã, nhất là khi ưu tiên khả năng hoàn thành tác vụ dài hạn.

MiniMax M2.7 có gì đặc biệt?+

Thế mạnh chính: năng lực kỹ nghệ thực tế, gỡ lỗi và bàn giao đầu-cuối mạnh.

Khi nào mô hình khác tốt hơn?+

Các lượt chạy tự chủ dài có thể tốn nhiều thời gian và token. Nếu ưu tiên đầu vào đa phương thức, hãy cân nhắc MiniMax M3.

Làm sao tránh nhầm mã mô hình?+

Dùng đúng ID hiển thị trên TokenHub và kiểm tra tính năng trong tài liệu tài khoản.

Sẵn sàng sử dụng MiniMax M2.7?

Truy cập MiniMax M2.7 và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.

Tạo khóa API

MiniMax M2.7

Giá MiniMax M2.7

Khả năng API của MiniMax M2.7

Điểm nổi bật của MiniMax M2.7

Kỹ thuật cấp hệ thống

Nhóm tác tử phối hợp

Chỉnh sửa tài liệu chuyên nghiệp

Trường hợp sử dụng MiniMax M2.7

Ứng phó sự cố sản xuất

Kỹ thuật đa tác tử

Sản phẩm văn phòng có thể chỉnh sửa

Cách sử dụng MiniMax M2.7 qua API TokenHub

Benchmark của MiniMax M2.7

Các mô hình tương tự MiniMax M2.7

Truyen Thong Va Thao Luan

X (Twitter)

Reddit

YouTube

Câu hỏi thường gặp về MiniMax M2.7

Sẵn sàng sử dụng MiniMax M2.7?