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MiniMax M2.7 (free)OPEN
MiniMax-M2.7 est un grand modèle de langage de nouvelle génération conçu pour la productivité autonome dans le monde réel et l'amélioration continue.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- Gratuit — open weights, aucun coût par token.
- 2 sur 11 modèles MiniMax suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour MiniMax M2.7 (gratuit), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, MiniMax M2.7 (gratuit) offre 12 fois plus de capacités. Des poids ouverts signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par jeton.
À propos de ce modèle
MiniMax M2.7 (gratuit) est un modèle d'IA à poids ouverts de MiniMax. Vous pouvez le télécharger et l'auto-héberger gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix catalogue de l'API hébergée, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que MiniMax M2.7 (gratuit) ?
MiniMax M2.7 (free) est un modèle de langage IA de MiniMax. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 38.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
MiniMax M2.7 (gratuit) est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger MiniMax M2.7 (gratuit) et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix catalogue sont gratuits par million de jetons d'entrée et gratuits par million de jetons de sortie.
Dans quoi MiniMax M2.7 (gratuit) est-il bon ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 87.4%, Humanity's Last Exam 29.6%, Long Context Reasoning 75.3%, SciCode 47%, IFBench 75.7%, τ²-Bench 84.8%, τ-Bench Banking 9.9%, Terminal-Bench 55.4%, Terminal-Bench Hard 39.4%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Puis-je auto-héberger MiniMax M2.7 (gratuit) ?
Oui. MiniMax M2.7 (gratuit) a des poids ouverts, vous pouvez donc le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.