Czy mogę uruchomić MiniMax M2.7 lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face. MiniMax rekomenduje SGLang lub vLLM do serwowania; ze względu na skalę modelu potrzebujesz sporej pamięci GPU.

Ile kosztuje MiniMax M2.7 przez API?

MiniMax wycenia go na 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 204 800 tokenów.

Czym M2.7 różni się od innych modeli skupionych na kodowaniu?

Jego wyróżnikiem jest samorozwój i natywna orkiestracja wieloagentowa: potrafi autonomicznie budować i udoskonalać własną strukturę agentów, co wykracza poza standardową generację kodu i obejmuje pełne zarządzanie procesem inżynieryjnym.

MiniMax M2.7

2002°

#llm #minimax #rozumowanie #kodowanie #agenci #długi kontekst

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

MiniMax | kontekst 204 800 tokenów | $0.30/M wejścia, $1.20/M wyjścia. MiniMax-M2.7 to nowej generacji duży model językowy zaprojektowany do autonomicznej, rzeczywistej produktywności i ciągłego doskonalenia. Zbudowany, by aktywnie uczestniczyć we własnej ewolucji, M2.7 integruje zaawansowane zdolności agentowe poprzez współpracę wielu agentów, umożliwiając planowanie, realizację i udoskonalanie złożonych zadań w dynamicznych środowiskach. Trenowany do wydajności produkcyjnej, M2.7 obsługuje przepływy pracy takie jak debugowanie na żywo, analiza przyczyn źródłowych, modelowanie finansowe i…MiniMax | kontekst 204 800 tokenów | $0.30/M wejścia, $1.20/M wyjścia. MiniMax-M2.7 to nowej generacji duży model językowy zaprojektowany do autonomicznej, rzeczywistej produktywności i ciągłego doskonalenia. Zbudowany, by aktywnie uczestniczyć we własnej ewolucji, M2.7 integruje zaawansowane zdolności agentowe poprzez współpracę wielu agentów, umożliwiając planowanie, realizację i udoskonalanie złożonych zadań w dynamicznych środowiskach. Trenowany do wydajności produkcyjnej, M2.7 obsługuje przepływy pracy takie jak debugowanie na żywo, analiza przyczyn źródłowych, modelowanie finansowe i pełną generację dokumentów w Word, Excel i PowerPoint. Osiąga silne wyniki na benchmarkach, w tym 56.2% na SWE-Pro i 57.0% na Terminal Bench 2, oraz 1495 ELO na GDPval-AA, ustanawiając nowy standard dla systemów wieloagentowych działających w rzeczywistych cyfrowych przepływach pracy.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

MiniMax M2.7 to model językowy z otwartymi wagami od MiniMax, skonstruowany wokół autonomicznej, wieloagentowej pracy: inżynierii oprogramowania, debugowania na żywo, modelowania finansowego i produkcji dokumentów. Jego główną cechą jest samorozwój — wewnętrzna wersja poprawiła własną strukturę programistyczną o 30% w ponad 100 iteracjach bez ingerencji człowieka. Nadaje się dla zespołów realizujących produkcyjne procesy inżynieryjne, które chcą mieć zdolny, samodzielnie hostowalny model w umiarkowanej cenie API.

Znany z

Wynik SWE-Pro 56,2%, dorównujący najlepszym zamkniętym modelom kodującym
Wieloagentowa współpraca z trwałą tożsamością ról w złożonych pipeline’ach zadań
Samorozwój: autonomiczne przepisywanie i ocena własnej struktury
Wysokiej jakości edycja plików Word, Excel i PowerPoint jako edytowalnych rezultatów
Okno kontekstu 204 800 tokenów z otwartymi wagami dostępnymi na Hugging Face

Uważaj na

To duży model; lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu — sprawdź wymagania VRAM przed pobraniem
Otwarte wagi mają licencję; przeczytaj ją przed użyciem komercyjnym lub tworzeniem pochodnych
Funkcje samorozwoju i zespołu agentów błyszczą w zorganizowanych pipeline’ach, nie w pojedynczych rozmowach

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Triaging incydentu produkcyjnego

Jesteś inżynierem SRE. Oto stack trace i ostatnie 50 linii logów aplikacji z usługi Node.js, która zaczęła zwracać błędy 500 o 14:32 UTC. Zidentyfikuj przyczynę źródłową, wymień trzy najbardziej prawdopodobne czynniki w kolejności prawdopodobieństwa i napisz jednowierszową poprawkę, którą zastosujesz jako pierwszą. Wklej swoje logi poniżej.

Wieloetapowy model finansowy

Zbuduj trzyczęściowy model finansowy dla biznesu SaaS z 500 klientami płacącymi 200 USD miesięcznie, 5% miesięczną rotacją, 50 USD CAC i 30 USD miesięcznym kosztem sprzedanych towarów na klienta. Zaprojektuj 12-miesięczne prognozy rachunku zysków i strat, przepływów pieniężnych oraz końcowego salda gotówki. Pokaż swoje formuły i zaznacz miesiąc, w którym biznes zaczyna generować dodatni przepływ gotówki.

Decompozycja zadania agenta

Koordynujesz zespół specjalistycznych agentów: agenta wyszukiwania w sieci, agenta wykonującego kod i agenta piszącego dokumenty. Użytkownik chce analizę konkurencyjną trzech otwartych baz wektorowych — Qdrant, Weaviate i Milvus — w formie raportu strukturalnego. Napisz pełen plan zadania: który agent zajmuje się którym krokiem, w jakiej kolejności i co musi zawierać wynik każdego agenta, zanim rozpocznie się kolejny etap.

Porównaj z

MiniMax M1
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.55/M wejście, $2.20/M wyjście
MiniMax M3
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.30/M wejście, $1.20/M wyjście
MiniMax M2.5
Model z otwartymi wagami
Kontekst 204,800 tokenów · $0.27/M wejście, $0.95/M wyjście
MiniMax M2.1
Model z otwartymi wagami
Kontekst 204,800 tokenów · $0.30/M wejście, $1.20/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od minimax

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić MiniMax M2.7 lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face. MiniMax rekomenduje SGLang lub vLLM do serwowania; ze względu na skalę modelu potrzebujesz sporej pamięci GPU.
Ile kosztuje MiniMax M2.7 przez API?: MiniMax wycenia go na 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 204 800 tokenów.
Czym M2.7 różni się od innych modeli skupionych na kodowaniu?: Jego wyróżnikiem jest samorozwój i natywna orkiestracja wieloagentowa: potrafi autonomicznie budować i udoskonalać własną strukturę agentów, co wykracza poza standardową generację kodu i obejmuje pełne zarządzanie procesem inżynieryjnym.

Wyrok kapitana
Poważny model inżynieryjny z otwartymi wagami — historia samorozwoju jest prawdziwa, nie marketingowa, a głębia agentów jest rzadka w tej cenie.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

TEXT / LLM

Claude Haiku 5.5

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

MiniMax M2.7 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm minimax rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli

Modele Text / LLM

434