Bolehkah saya jalankan MiniMax M2.7 secara tempatan?

Ya, beratnya terbuka dan tersedia di Hugging Face. MiniMax mengesyorkan SGLang atau vLLM untuk penyajian; memandangkan skala model, anda perlukan memori GPU yang besar.

Berapa kos MiniMax M2.7 melalui API?

MiniMax mengenakan harga $0.30 bagi sejuta token input dan $1.20 bagi sejuta token output, dengan tingkap konteks 204,800 token.

Bagaimana M2.7 berbeza dari model fokus pengkodan lain?

Sudut uniknya adalah evolusi kendiri dan orkestrasi berbilang ejen asli: ia boleh bina dan perbaiki rangka ejen sendiri secara autonomi, melangkaui penjanaan kod standard ke pengurusan aliran kerja kejuruteraan penuh.

MiniMax M2.7

2002°

#llm #minimax #penalaran #pengaturcaraan #ejen #konteks panjang

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

MiniMax | konteks 204,800 token | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M2.7 adalah model bahasa besar generasi seterusnya yang direka untuk produktiviti autonomi dunia nyata dan penambahbaikan berterusan. Dibina untuk mengambil bahagian aktif dalam evolusinya sendiri, M2.7 mengintegrasikan keupayaan agen maju melalui kolaborasi multi-ejen, membolehkannya merancang, melaksanakan, dan memperhalusi tugasan kompleks merentasi persekitaran dinamik. Dilatih untuk prestasi tahap pengeluaran, M2.7 mengendalikan aliran kerja seperti debugging langsung, analisis punca akar, pemodelan kewangan, dan…MiniMax | konteks 204,800 token | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M2.7 adalah model bahasa besar generasi seterusnya yang direka untuk produktiviti autonomi dunia nyata dan penambahbaikan berterusan. Dibina untuk mengambil bahagian aktif dalam evolusinya sendiri, M2.7 mengintegrasikan keupayaan agen maju melalui kolaborasi multi-ejen, membolehkannya merancang, melaksanakan, dan memperhalusi tugasan kompleks merentasi persekitaran dinamik. Dilatih untuk prestasi tahap pengeluaran, M2.7 mengendalikan aliran kerja seperti debugging langsung, analisis punca akar, pemodelan kewangan, dan penjanaan dokumen penuh merentasi Word, Excel, dan PowerPoint. Ia memberikan keputusan kukuh pada penanda aras termasuk 56.2% pada SWE-Pro dan 57.0% pada Terminal Bench 2, sambil mencapai 1495 ELO pada GDPval-AA, menetapkan standard baru untuk sistem multi-ejen yang beroperasi dalam aliran kerja digital dunia nyata.

Panduan untuk model ini

LLM tempatan terbaik mengikut kegunaan (Oktober 2026): model terbuka yang sesuai untuk setiap kerja

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

MiniMax M2.7 adalah model bahasa besar berat terbuka dari MiniMax yang dibina untuk kerja autonomi berbilang ejen: kejuruteraan perisian, debug langsung, pemodelan kewangan, dan penghasilan dokumen. Ciri utamanya adalah evolusi kendiri — versi dalaman memperbaiki rangka pengaturcaraannya sebanyak 30% dalam lebih 100 pusingan tanpa campur tangan manusia. Ia sesuai untuk pasukan yang menjalankan aliran kerja kejuruteraan produksi yang mahukan model mampu dan boleh dihos sendiri dengan harga API sederhana.

Dikenali untuk

Skor SWE-Pro 56.2%, setanding dengan pesaing kod tertutup teratas
Kerjasama berbilang ejen dengan identiti peranan stabil merentasi saluran tugasan kompleks
Evolusi kendiri: menulis semula dan menilai rangka sendiri secara autonomi
Penyuntingan berkualiti tinggi fail Word, Excel dan PowerPoint sebagai hasil boleh diedit
Tingkap konteks 204,800 token dengan berat terbuka tersedia di Hugging Face

Berhati-hati dengan

Ini model besar; pelaksanaan tempatan memerlukan perkakasan serius — periksa keperluan VRAM sebelum muat turun
Berat terbuka datang dengan fail lesen; baca sebelum guna komersial atau derivatif
Ciri evolusi kendiri dan pasukan ejen menonjol dalam saluran teratur, bukan sembang satu pusingan santai

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Penalaran

Konteks panjang

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Triase insiden produksi

Anda seorang SRE. Berikut jejak timbunan dan 50 baris terakhir log aplikasi dari perkhidmatan Node.js yang mula mengembalikan 500 pada 14:32 UTC. Kenal pasti punca utama, senaraikan tiga faktor penyumbang paling mungkin mengikut kebarangkalian, dan tulis pembaikan satu baris yang anda akan guna dulu. Tampal log anda di bawah.

Model kewangan berbilang langkah

Bina model kewangan tiga penyata untuk perniagaan SaaS dengan 500 pelanggan membayar $200/bulan, 5% churn bulanan, CAC $50, dan COGS bulanan $30 setiap pelanggan. Ramalkan 12 bulan penyata pendapatan, aliran tunai, dan baki tunai akhir. Tunjukkan formula dan tandakan bulan perniagaan mula positif aliran tunai.

Pecahan tugasan ejen

Anda mengkoordinasi pasukan ejen pakar: ejen carian web, ejen pelaksanaan kod, dan ejen penulisan dokumen. Pengguna mahu analisis kompetitif tiga pangkalan data vektor sumber terbuka — Qdrant, Weaviate, dan Milvus — disampaikan sebagai laporan berstruktur. Tulis pelan tugasan penuh: ejen mana urus langkah mana, urutan, dan output setiap ejen sebelum langkah seterusnya bermula.

Bandingkan dengan

MiniMax M1
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.55/M, output $2.20/M
MiniMax M3
Model berat terbuka
konteks 1,048,576 token · Input $0.30/M, output $1.20/M
MiniMax M2.5
Model berat terbuka
konteks 204,800 token · Input $0.27/M, output $0.95/M
MiniMax M2.1
Model berat terbuka
konteks 204,800 token · Input $0.30/M, output $1.20/M

Lebih banyak model teks dari minimax

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan MiniMax M2.7 secara tempatan?: Ya, beratnya terbuka dan tersedia di Hugging Face. MiniMax mengesyorkan SGLang atau vLLM untuk penyajian; memandangkan skala model, anda perlukan memori GPU yang besar.
Berapa kos MiniMax M2.7 melalui API?: MiniMax mengenakan harga $0.30 bagi sejuta token input dan $1.20 bagi sejuta token output, dengan tingkap konteks 204,800 token.
Bagaimana M2.7 berbeza dari model fokus pengkodan lain?: Sudut uniknya adalah evolusi kendiri dan orkestrasi berbilang ejen asli: ia boleh bina dan perbaiki rangka ejen sendiri secara autonomi, melangkaui penjanaan kod standard ke pengurusan aliran kerja kejuruteraan penuh.

Keputusan Kapten
Model kejuruteraan berat terbuka yang serius — cerita evolusi kendiri benar, bukan pemasaran, dan kedalaman ejen jarang pada harga ini.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Llama 3.2 90B Vision Instruct

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

MiniMax M2.7 ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm minimax penalaran pengaturcaraan ejen konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model