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MiniMax M2.7OPEN
MiniMax M2.7 (MiniMax): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour MiniMax M2.7, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Pour le même budget, MiniMax M2.7 offre 12 fois plus de capacité. Les poids ouverts signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par token.
À propos de ce modèle
MiniMax M2.7 est un modèle d'IA à poids ouverts de MiniMax. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont des prix de liste d'API hébergées, suivis à l'heure, pour les moments où vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que MiniMax M2.7 ?
MiniMax M2.7 est un modèle de langage IA de MiniMax. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 38.1 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
MiniMax M2.7 est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger MiniMax M2.7 et ne rien payer par token. Si vous préférez une API hébergée, les prix publics sont de 0,25 $ par million de tokens d'entrée et de 1 $ par million de tokens de sortie.
À quoi sert MiniMax M2.7 ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 87.4%, Humanity's Last Exam 28.1%, Long Context Reasoning 68.7%, SciCode 47%, IFBench 75.7%, τ²-Bench 84.8%, τ-Bench Banking 8.9%, Terminal-Bench 55.4%, Terminal-Bench Hard 39.4%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Puis-je auto-héberger MiniMax M2.7 ?
Oui. MiniMax M2.7 a des poids ouverts, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.
Alternatives open-source
Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.