MiniMax: MiniMax M2.7。M2.7 在现实软件工程中表现卓越,涵盖端到端完整项目交付、日志分析与故障分类、代码安全、机器学习等领域。在 SWE-Pro 基准测试中,M2.7 得分为 56.22%,几乎达到了 Opus 的水平。这种能力也延伸至端到端完整项目交付场景(VIBE-Pro 55.6%)以及对 Terminal Bench 2 上复杂工程系统的深度理解(57.0%)。在专业办公领域,我们提升了模型在各个领域的专业知识和任务交付能力。在 GDPval-AA 上,其 ELO 分数为 1495,是开源模型中最高的。M2.7 在 Office 套件(Excel/PPT/Word)中执行复杂编辑的能力显著提高,能实现更好的多轮修订和高保真编辑。M2.7 有与复杂环境交互的能力。在 40 个复杂技能(> 2000 tokens)案例中,M2.7 仍保持了 97% 的技能遵循率。在 OpenClaw 使用方面,相比 M2.5,M2.7 展现了显著提升,在 MMClaw 评估中得分接近最新的 Sonnet 4.6。M2.7 拥有出色的身份保持能力和情商。除了生产力用例之外,它还为互动娱乐场景的创新开辟了空间。
返回模型列表
33.9%$0.3/ 百万 token$1.2/ 百万 token读取:0.06/ 百万 token写入:0.375/ 百万 token204.8K7.78s15.6tps
26.4%$0.3/ 百万 token$1.2/ 百万 token读取:0.06/ 百万 token写入:0.375/ 百万 token204.8K--
-$0.3/ 百万 token$1.2/ 百万 token读取:0.06/ 百万 token写入:-/ 百万 token204.8K--
供应商
在多个供应商之间路由请求。复制供应商标识以设置偏好供应商。
供应商缓存命中率上下文
Streamlake
streamlake
MiniMax
minimax
TencentCloud
tencent-cloud
可用率
24 小时AI Gateway 直连请求及各供应商的成功率。
吞吐量
24 小时AI Gateway 实时流量的 P50 吞吐量,单位为每秒 token 数(TPS)。
延迟
24 小时AI Gateway 实时流量的 P50 首 token 延迟(TTFT),单位为毫秒。
活动
该模型随时间变化的 token 用量和请求流量。
Token 消耗
Apps
Public apps that send the most traffic to this model. Good signal for what real production workloads look like — and a hint at which use cases this model is best suited for. View All
Token 排行
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