Maaari ko bang patakbuhin ang MiniMax M2.7 nang lokal?

Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face. Inirerekomenda ng MiniMax ang SGLang o vLLM para sa serving; dahil sa laki ng modelo, kakailanganin mo ng malaking GPU memory.

Magkano ang presyo ng MiniMax M2.7 via API?

Presyo nito ay $0.30 kada milyon input tokens at $1.20 kada milyon output tokens, na may 204,800-token context window.

Paano naiiba ang M2.7 sa ibang coding-focused models?

Ang natatanging katangian nito ay ang self-evolution at native multi-agent orchestration: kaya nitong buuin at pagbutihin nang awtonomo ang sariling agent scaffolding, na lampas sa karaniwang code generation patungo sa buong engineering workflow management.

MiniMax M2.7

2002°

#llm #minimax #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

MiniMax | 204,800 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. Ang MiniMax-M2.7 ay isang next-generation na malaking language model na dinisenyo para sa autonomous, real-world productivity at tuloy-tuloy na pagpapabuti. Ginawa upang aktibong makibahagi sa sariling ebolusyon, pinagsasama ng M2.7 ang advanced agentic capabilities sa pamamagitan ng multi-agent collaboration, na nagpapahintulot dito na magplano, magsagawa, at magpino ng mga komplikadong gawain sa mga dynamic na kapaligiran. Sinanay para sa production-grade na performance, hinahawakan ng M2.7 ang mga workflow tulad ng live…MiniMax | 204,800 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. Ang MiniMax-M2.7 ay isang next-generation na malaking language model na dinisenyo para sa autonomous, real-world productivity at tuloy-tuloy na pagpapabuti. Ginawa upang aktibong makibahagi sa sariling ebolusyon, pinagsasama ng M2.7 ang advanced agentic capabilities sa pamamagitan ng multi-agent collaboration, na nagpapahintulot dito na magplano, magsagawa, at magpino ng mga komplikadong gawain sa mga dynamic na kapaligiran. Sinanay para sa production-grade na performance, hinahawakan ng M2.7 ang mga workflow tulad ng live debugging, root cause analysis, financial modeling, at buong dokumentong paggawa sa Word, Excel, at PowerPoint. Nagbibigay ito ng malalakas na resulta sa mga benchmark kabilang ang 56.2% sa SWE-Pro at 57.0% sa Terminal Bench 2, habang nakakamit ang 1495 ELO sa GDPval-AA, na nagtatakda ng bagong pamantayan para sa mga multi-agent system na gumagana sa real-world digital workflows.

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang MiniMax M2.7 ay isang open-weights na malaking language model mula sa MiniMax na nakatuon sa autonomous, multi-agent na trabaho: software engineering, live debugging, financial modeling, at paggawa ng dokumento. Ang pangunahing tampok nito ay self-evolution — isang internal na bersyon ang nag-improve ng sariling programming scaffold ng 30% sa mahigit 100 rounds nang walang interbensyong tao. Angkop ito para sa mga team na nagpapatakbo ng production engineering workflows na nais ng isang kapani-paniwala, self-hostable na modelo sa makatwirang presyo ng API.

Kilalang-kilala sa

SWE-Pro score na 56.2%, katumbas ng mga nangungunang closed-source coding rivals
Multi-agent collaboration na may matatag na role identity sa mga komplikadong task pipelines
Self-evolution: awtonomong nire-rewrite at nire-re-evaluate ang sariling scaffolding
Mataas na kalidad ng pag-edit ng Word, Excel, at PowerPoint files bilang mga editable deliverables
204,800-token context window na may open weights na available sa Hugging Face

Mag-ingat sa

Malaking modelo ito; nangangailangan ng seryosong hardware para sa lokal na deployment — suriin ang VRAM requirements bago mag-download
May licence file ang open weights; basahin ito bago gamitin sa komersyal o derivative na paraan
Ang self-evolution at agent-team features ay pinakamaganda sa orchestrated pipelines, hindi sa casual na single-turn chat

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

Production incident triage

Ikaw ay isang SRE. Narito ang stack trace at huling 50 linya ng application logs mula sa isang Node.js service na nagsimulang mag-return ng 500 errors noong 14:32 UTC. Tukuyin ang ugat ng problema, ilista ang tatlong pinaka-posibleng dahilan ayon sa probabilidad, at isulat ang one-line fix na unang ipapatupad mo. I-paste ang iyong mga logs sa ibaba.

Multi-step financial model

Gumawa ng three-statement financial model para sa isang SaaS business na may 500 customers na nagbabayad ng $200/buwan, 5% buwanang churn, $50 CAC, at $30 buwanang COGS bawat customer. I-project ang 12 buwan ng income statement, cash flow, at ending cash balance. Ipakita ang iyong mga formula at markahan ang buwan kung kailan magiging cash-flow positive ang negosyo.

Agent task decomposition

Ikaw ang nagko-coordinate ng isang team ng specialist agents: isang web-search agent, isang code-execution agent, at isang document-writing agent. Nais ng user ng competitive analysis ng tatlong open-source vector databases — Qdrant, Weaviate, at Milvus — na ipresenta bilang structured report. Isulat ang buong task plan: aling agent ang hahawak ng bawat hakbang, sa anong pagkakasunod-sunod, at ano ang dapat lamanin ng output ng bawat agent bago magsimula ang susunod na hakbang.

Ihambing sa

MiniMax M1
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $0.55/M input, $2.20/M output
MiniMax M3
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.30/M input, $1.20/M output
MiniMax M2.5
Modelong bukas ang timbang
204,800 token na konteksto · $0.27/M input, $0.95/M output
MiniMax M2.1
Modelong bukas ang timbang
204,800 token na konteksto · $0.30/M input, $1.20/M output

Higit pang mga text model mula sa minimax

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang MiniMax M2.7 nang lokal?: Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face. Inirerekomenda ng MiniMax ang SGLang o vLLM para sa serving; dahil sa laki ng modelo, kakailanganin mo ng malaking GPU memory.
Magkano ang presyo ng MiniMax M2.7 via API?: Presyo nito ay $0.30 kada milyon input tokens at $1.20 kada milyon output tokens, na may 204,800-token context window.
Paano naiiba ang M2.7 sa ibang coding-focused models?: Ang natatanging katangian nito ay ang self-evolution at native multi-agent orchestration: kaya nitong buuin at pagbutihin nang awtonomo ang sariling agent scaffolding, na lampas sa karaniwang code generation patungo sa buong engineering workflow management.

Hatol ng Kapitan
Isang seryosong open-weights engineering model — ang kwento ng self-evolution ay totoo, hindi marketing, at bihira ang agentic depth sa presyong ito.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang MiniMax M2.7 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm minimax pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model