MiniMax
·Released on 18 мар. 2026 г.MiniMax M2.7 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare MiniMax M2.7 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков MiniMax M2.7: поставщиков — 182, цены от $0.00003/M. Бесплатный API MiniMax M2.7 предлагают поставщики: 10. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
MiniMax M2.7 is a high-tier M2-series model tuned for complex reasoning, long-context dialogue, and production-grade API workloads.
Качество
#67of 112
55.0
Оценка LMSpeed
Скорость
203char/s
6.87 s
Стоимость
#55of 186
$0.00003/ 1M · 8:1 in:out
$0.0000048 in · $0.0000252 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 5 / 8
- Методология
- V3.0
#1Следование инструкциям54.7Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 38.7–70.7
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization54.7
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#2Рассуждение54.3Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 43.5–65.1
abstract logicТолько априорное
scientific causal53.6
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraintsТолько априорное
evidence verification55.1
lcr · lcr
#3Знания48.1Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 34.1–62.1
broad knowledge48.1
aa_omniscience · aa_omniscience_index / benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#4Программирование46.6РейтинговаяОбщий рейтинг #333/4 Измеренные измерения
80% интервал: 38.4–54.8
code generation56.3
scicode · scicode
repository engineering45.4
nl2repo · nl2_repo / react_native_bench · react_native_evals / swe_pro · swe_pro / vibecode · vibe_code_bench
debugging testing38.1
swe_multilingual · benchlm_coding_swe_multilingual / swe_rebench · swe_rebench
tooling qualityТолько априорное
#5Агенты44.4РейтинговаяОбщий рейтинг #524/4 Измеренные измерения
80% интервал: 38.4–50.4
planning45.6
deep_planning · gert_labs
tool use50.1
tau · tau2_bench / toolathlon · toolathlon
environment execution47.3
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa / terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2
recovery reliability34.7
apex_agents · apex_agents_aa / claw_eval · claw_eval
Нет данных:МатематикаМногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
204.8Ktokens
≈ 245.8 pages of text
OUTPUT
131.1Ktokens
8K128K1M4M
204.8K
Возможности
Technical Details
- Вход
- Выход
- Выпущена
- Mar 2026
- Токенизатор
- Other
- Архитектура
- text->text
- Модерация
- Нет
- Поддерживаемые параметры
- frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 12 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score55.0#67 / 112
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$0.300/M#55 / 186Цена выходных данных$1.20/M#50 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#55
Оценка$0.300/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#50
Оценка$1.20/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка44.4#5280% интервал38.4–50.44/4 Измеренные измеренияAgentic score43.9#61 / 77Terminal-Bench 2.057.0#36 / 53
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция45.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z -0.58 · q 1.00
Использование инструментов50.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.05 · q 1.00
toolathlon · toolathlon · z -0.17 · q 1.00
Среда и длительное выполнение47.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
gdpval_aa · benchlm_agentic_gdpval_aa · z -0.20 · q 1.00
terminalbench · benchlm_agentic_terminal_bench2 · z -0.42 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершения34.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
apex_agents · apex_agents_aa · z -1.29 · q 1.00
claw_eval · claw_eval · z -1.73 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Terminal-Bench 2.0Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка57.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#46
Оценка84.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
ToolathlonДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка46.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Claw-EvalДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#25
Оценка48.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA Agentic Index
Рейтинг LMSpeed#52
Оценка16.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
APEX-Agents-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#20
Оценка10.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
GDPval-AAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#44
Оценка1087.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка40.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Terminal-Bench 2.1 (Vals)
Рейтинг LMSpeed#37
Оценка48.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка46.6#3380% интервал38.4–54.83/4 Измеренные измеренияSciCode50.1%#33 / 89Coding score42.1#71 / 87
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Генерация кода56.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · scicode · z 0.67 · q 1.00
Работа с репозиториями45.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
nl2repo · nl2_repo · z -0.35 · q 1.00
react_native_bench · react_native_evals · z -0.71 · q 1.00
swe_pro · swe_pro · z -0.16 · q 1.00
vibecode · vibe_code_bench · z 0.08 · q 1.00
Отладка и тестирование38.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_multilingual · benchlm_coding_swe_multilingual · z 0.11 · q 1.00
swe_rebench · swe_rebench · z -2.66 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#33
Оценка50.1%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
SWE-bench Verified*
Рейтинг LMSpeed#2
Оценка75.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
SWE-bench ProДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#30
Оценка56.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
SWE-RebenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка51.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
SWE MultilingualДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#10
Оценка76.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
NL2RepoДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#13
Оценка39.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка27.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
React Native EvalsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка71.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA Coding Index
Рейтинг LMSpeed#43
Оценка52.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#34
Оценка50.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
LiveCodeBench (Vals)
Рейтинг LMSpeed#34
Оценка79.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
SWE-bench (Vals)
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка73.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка54.380% интервал43.5–65.12/4 Измеренные измеренияGPQA87.4%#51 / 218HLE29.6%#57 / 216
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение53.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.64 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.64 · q 1.00
hle · hle · z 0.57 · q 1.00
Многошаговые ограниченияТолько априорное
Интеграция и проверка свидетельств55.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z 0.33 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#51
Оценка87.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#57
Оценка29.6%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#32
Оценка78.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#80
Оценка0.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Reasoning score
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка74.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка48.180% интервал34.1–62.11/4 Измеренные измеренияGPQA-D87.0#28 / 32MMLU-Pro (Arcee)80.8#5 / 5
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания48.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z 0.14 · q 1.00
benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge · z -0.87 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
MMLU-Pro (Arcee)
Рейтинг LMSpeed#5
Оценка80.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#74
Оценка23.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#47
Оценка87.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-Omniscience IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#42
Оценка0.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#63
Оценка26.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#90
Оценка35.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Knowledge scoreДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#66
Оценка55.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
GPQA Diamond (Vals)
Рейтинг LMSpeed#28
Оценка86.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
MMLU-Pro (Vals)
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка80.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияAIME25 (Arcee)80.0#5 / 5
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияDesign Arena Website1258.0#36 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#36
Оценка1258.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка54.780% интервал38.7–70.71/4 Измеренные измеренияAA-IFBench75.7#15 / 84Instruction Following score93.0#7 / 52
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций54.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z 0.34 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#15
Оценка75.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Instruction Following score
Рейтинг LMSpeed#7
Оценка93.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено12 сент. 2026 г.
Достоверность3
Эндпоинты OpenRouter
9 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Minimax minimax/fp8 | $0.300/M | $1.20/M | 99.6% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Groq groq | $0.600/M | $1.80/M | 99.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
GMICloud gmicloud/fp8 | $0.210/M | $0.840/M | 99.5% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Novita novita/fp8 | $0.270/M | $1.08/M | 99.3% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
AtlasCloud atlas-cloud/fp8 | $0.300/M | $1.20/M | 99.2% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Minimax minimax/highspeed | $0.600/M | $2.40/M | 97.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
SambaNova sambanova | $0.600/M | $2.40/M | 88.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Mara mara | $0.240/M | $0.960/M | 83.4% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
DeepInfra deepinfra/turbo | $0.380/M | $1.70/M | 78.8% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare MiniMax M2.7 API pricing across 172 providers. Prices range from $0.00003/M to $100.00/request. OAI2API offers the lowest rate at $0.00003/M. 10 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 99% | FAST/minimax-m2.7 | 翻译 | -32%$0.205/M | -83%$0.205/M | 476.2 t/s | 1.51 s | ||
L1 99% | minimaxai/minimax-m2.7 | 0倍倍率分组 | -95%$0.014/M | -99%$0.014/M | 21.3 t/s | 23.25 s | — | |
S3AI API Бесплатно | L1 97% L2 98% | MiniMax-M2.7-free | free | Бесплатно | Бесплатно | 67.6 t/s | 0.83 s | — |
L1 97% L2 98% | MiniMax-M2.7 | default | $0.309/M Cache read$0.062/M | $1.24/M | — | — | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | default | $0.321/M Cache read$0.064/MCache write$0.413/MCache write 1h$0.661/M | $1.29/M | 39.9 t/s | 5.89 s | — | |
L1 91% | MiniMax-M2.7 | minimax | -62%$0.115/M Cache read$0.012/M | -62%$0.460/M | 34.8 t/s | 13.31 s | — | |
L1 0% | minimaxai/minimax-m2.7 | 懒人 | $0.300/M Cache read$0.055/M | $1.20/M | 29.9 t/s | 14.96 s | — | |
L1 0% | minimax-m2.7 | 赞助 | $0.300/M Cache read$0.060/M | $1.20/M | — | — | — | |
L1 0% | minimax/minimax-m2.7 | 懒人 | $0.300/M Cache read$0.060/M | $1.20/M | — | — | — | |
L1 99% | MiniMax-M2.7 | default | $1.00/M Cache read$0.100/MCache write$0.500/MCache write 1h$0.800/M | $5.00/M | 28.4 t/s | 6.64 s | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | default | -52%$0.144/M | -52%$0.575/M | — | — | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | bailian | -50%$0.150/M Cache read$0.030/M | -50%$0.600/M | — | — | — | |
L1 100% | minimax-m2.7 | default | -4%$0.288/M | -4%$1.15/M | — | — | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | default | $10.27/M | $10.27/M | — | — | — | |
L1 100% | minimax-m2.7 | default | -23%$0.230/M | -23%$0.921/M | — | — | — | |
L1 100% | minimax-m2.7 | level1 | $0.0010/request | - | — | — | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | default | $0.022/request | - | — | — | — | |
L1 100% | minimax-m2.7 | default | $0.030/request | - | — | — | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | Self-Deployed-3 | -78%$0.067/M | -78%$0.267/M | — | — | — | |
L1 100% | MiniMax-M2.7 | default | -52%$0.144/M | -52%$0.575/M | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 93.
Альтернативы и похожие модели
GLM-5.1
glm-5-1
Zhipu GLM-5.1 is a next-generation GLM model aimed at frontier reasoning, coding, and bilingual agent applications.
206 общих провайдеров
Kimi K2.5
kimi-k2-5
Moonshot Kimi K2.5 is an open-weight multimodal agent model with native vision and text input, strong coding performance, and a 256K context window.
202 общих провайдеров
DeepSeek V4 Flash
deepseek-v4-flash
DeepSeek V4 Flash is a fast, cost-efficient language model in the DeepSeek V4 family, optimized for low-latency chat, coding assistance, and high-throughput API workloads while retaining strong reasoning quality.
200 общих провайдеров
MiniMax M2.5
minimax-m2-5
MiniMax M2.5 is MiniMax's flagship text model for coding and agents, with SOTA-level programming and agentic performance, improved token efficiency, and fast high-TPS API deployment.
199 общих провайдеров
DeepSeek V4 Pro
deepseek-v4-pro
DeepSeek V4 Pro is the professional-tier DeepSeek V4 model, targeting frontier reasoning, coding, and agent workflows with maximum capability.
196 общих провайдеров
GLM-5
glm-5
Zhipu GLM-5 is Zhipu flagship GLM series model with enhanced reasoning, agent capabilities, and strong performance on Chinese enterprise and coding scenarios.
191 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does MiniMax M2.7 include?
- LMSpeed shows MiniMax M2.7 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 182 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API MiniMax M2.7?
- Цены MiniMax M2.7 у поставщиков (182): от $0.00003/M до $100.00/request. Самая низкая указанная цена — у OAI2API.
- What does the MiniMax M2.7 API pricing table include?
- The MiniMax M2.7 API pricing table compares 182 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API MiniMax M2.7?
- Сейчас самая низкая указанная цена MiniMax M2.7 — $0.00003/M у OAI2API. Сравниваются поставщики: 182.
- Can I compare MiniMax M2.7 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows MiniMax M2.7 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API MiniMax M2.7 бесплатным?
- Да, MiniMax M2.7 доступна бесплатно через 10 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая Moyanjdc API, WSocket AI, WSocket AI, WSocket AI, S3AI API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get MiniMax M2.7 free API access?
- LMSpeed currently lists 10 free API providerundefined other undefined} for MiniMax M2.7: Moyanjdc API, WSocket AI, WSocket AI, WSocket AI, S3AI API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.