MiniMax M2.7 在 OpenRouter 上線
💡具 204k 上下文及頂級基準的代理 LLM 現以 $0.30/M 輸入在上 OpenRouter！
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
204,800 權杖上下文長度
為什麼重要
提供具成本效益的高上下文代理 LLM，用於生產工作流程。在編碼及終端基準設定多代理新標準，與頂級模型競爭。
下一步行動
透過 OpenRouter API 部署 MiniMax-M2.7 用於多代理除錯任務。
關鍵要點
- •204,800 權杖上下文長度
- •OpenRouter 上輸入 $0.30/M、輸出 $1.20/M 定價
- •多代理系統用於真實工作流程，如即時除錯及 Excel 生成
- •基準：SWE-Pro 56.2%、Terminal Bench 2 57.0%、GDPval-AA 1495 ELO
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 7 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •MiniMax-M2.7 是 MiniMax-M2 的升級版本，於 2026 年 3 月 17 日發布，相比原始 M2 模型（2025 年 10 月 23 日發布）在代理任務基準上有顯著改進[5]
- •MiniMax-M2 系列採用混合專家（MoE）架構，具有 230 億總參數但僅 10 億活躍參數，實現了成本效益與推理速度的平衡，輸出速度約 50 tokens/秒[2][4][7]
- •該模型在編碼和代理工作流程中表現突出，特別是在 SWE-Bench Verified、Multi-SWE-Bench 和 Terminal-Bench 等軟體工程基準上，超越許多國際主流模型[2][3]
- •MiniMax 提供兩種代理模式：Lightning Mode（高效快速，用於對話式問答）和 Pro Mode（專業級，用於複雜長期任務），均由 M2 推理速度優勢驅動[3]
📊 競品分析▸ Show
| 功能/指標 | MiniMax-M2.7 | MiniMax-M2 | Gemini 2.5 Flash Lite | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|
| 上下文窗口 | 204.8K tokens | 196.6K tokens | 未提供 | 未提供 |
| 輸入定價 | $0.30/M tokens | $0.26/M tokens | 未提供 | 未提供 |
| 輸出定價 | $1.20/M tokens | $1.00/M tokens | 未提供 | 未提供 |
| 模型參數 | 230B (10B active) | 230B (10B active) | 未提供 | 未提供 |
| SWE-Bench 表現 | 56.2% | 未提供 | 未提供 | 未提供 |
| Terminal Bench 2 | 57.0% | 25.8% (Hard) | 未提供 | 未提供 |
| 推理速度 | 未提供 | 50 tokens/s | 未提供 | 未提供 |
| 主要優勢 | 代理任務、多代理協作 | 編碼、工具使用、推理 | 未提供 | 未提供 |
🛠️ 技術深入
• 架構：混合專家（MoE）模型，230 億總參數，10 億活躍參數，實現高效推理[2][7] • 上下文處理：支援 196.6K-204.8K tokens 上下文窗口，最大輸出 196.6K tokens[1][5] • 部署要求：4 個 96GB GPU 支援 400K tokens KV 快取；8 個 144GB GPU 支援高達 3M tokens 快取[6] • 功能特性：函數調用、結構化輸出、推理模式、多步驟任務執行[1][2] • 推理速度：約 50 tokens/秒，低於平均水平但在同類開源模型中具競爭力[4] • 代理能力：支援 Shell、Browser、Python 代碼解釋器和 MCP 工具調用的複雜長鏈工具協調[3] • 基準表現：Artificial Analysis 智能指數 36.1、編碼指數 29.2、代理指數 56.3、數學指數 78.3[2]
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
⏳ 時間線
📎 來源 (7)
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