MiniMax M2.7
2002°
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MiniMax | contexto de 204,800 tokens | $0.30/M entrada, $1.20/M salida. MiniMax-M2.7 es un modelo de lenguaje grande de próxima generación diseñado para productividad autónoma en el mundo real y mejora continua. Construido para participar activamente en su propia evolución, M2.7 integra capacidades agenticas avanzadas mediante colaboración multiagente, permitiéndole planificar, ejecutar y refinar tareas complejas en entornos dinámicos. Entrenado para rendimiento de grado producción, M2.7 maneja flujos de trabajo como depuración en vivo, análisis de causa raíz, modelado financiero y generación…MiniMax | contexto de 204,800 tokens | $0.30/M entrada, $1.20/M salida. MiniMax-M2.7 es un modelo de lenguaje grande de próxima generación diseñado para productividad autónoma en el mundo real y mejora continua. Construido para participar activamente en su propia evolución, M2.7 integra capacidades agenticas avanzadas mediante colaboración multiagente, permitiéndole planificar, ejecutar y refinar tareas complejas en entornos dinámicos. Entrenado para rendimiento de grado producción, M2.7 maneja flujos de trabajo como depuración en vivo, análisis de causa raíz, modelado financiero y generación completa de documentos en Word, Excel y PowerPoint. Ofrece resultados sólidos en benchmarks incluyendo 56.2% en SWE-Pro y 57.0% en Terminal Bench 2, alcanzando un ELO de 1495 en GDPval-AA, estableciendo un nuevo estándar para sistemas multiagente en flujos digitales reales.
Guías para este modelo
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
MiniMax M2.7 es un modelo de lenguaje grande de pesos abiertos de MiniMax, diseñado para trabajo autónomo multiagente: ingeniería de software, depuración en vivo, modelado financiero y producción documental. Su característica principal es la autoevolución: una versión interna mejoró su propio andamiaje de programación en un 30% tras más de 100 iteraciones sin intervención humana. Es ideal para equipos que ejecutan flujos de trabajo de ingeniería en producción y desean un modelo capaz, autoalojable y con un precio de API moderado.
Conocido por
- Puntuación SWE-Pro de 56.2%, igualando a los principales rivales de código cerrado
- Colaboración multiagente con identidad de rol estable a lo largo de complejas cadenas de tareas
- Autoevolución: reescribe y evalúa autónomamente su propio andamiaje
- Edición de alta fidelidad de archivos Word, Excel y PowerPoint como entregables editables
- Ventana de contexto de 204,800 tokens con pesos abiertos disponibles en Hugging Face
Cuidado con
- Es un modelo grande; el despliegue local requiere hardware serio — verifica requisitos de VRAM antes de descargar
- Los pesos abiertos vienen con un archivo de licencia; léelo antes de cualquier uso comercial o derivado
- Las funciones de autoevolución y equipo de agentes brillan en pipelines orquestados, no en chats casuales de un solo turno
Prompts para probar
Triaje de incidente en producción
Eres un SRE. Aquí tienes un stack trace y las últimas 50 líneas de logs de una aplicación Node.js que empezó a devolver errores 500 a las 14:32 UTC. Identifica la causa raíz, enumera los tres factores contribuyentes más probables en orden de probabilidad y escribe la corrección de una línea que aplicarías primero. Pega tus logs a continuación.
Modelo financiero de múltiples pasos
Construye un modelo financiero de tres estados para un negocio SaaS con 500 clientes que pagan $200/mes, 5% de churn mensual, $50 CAC y $30 de COGS mensual por cliente. Proyecta 12 meses de estado de resultados, flujo de caja y saldo final. Muestra tus fórmulas y señala el mes en que el negocio se vuelve positivo en flujo de caja.
Descomposición de tareas para agentes
Coordinas un equipo de agentes especialistas: un agente de búsqueda web, un agente de ejecución de código y un agente de redacción documental. Un usuario quiere un análisis competitivo de tres bases de datos vectoriales open-source — Qdrant, Weaviate y Milvus — entregado como un informe estructurado. Escribe el plan completo de tareas: qué agente maneja cada paso, en qué orden y qué debe contener la salida de cada agente antes de comenzar el siguiente.
Comparar con
- MiniMax M1Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $0.55/M entrada, $2.20/M salida
- MiniMax M3Modelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.30/M entrada, $1.20/M salida
- MiniMax M2.5Modelo con pesos abiertosContexto de 204,800 tokens · $0.27/M entrada, $0.95/M salida
- MiniMax M2.1Modelo con pesos abiertosContexto de 204,800 tokens · $0.30/M entrada, $1.20/M salida
Más modelos de texto de minimax
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar MiniMax M2.7 localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están disponibles en Hugging Face. MiniMax recomienda SGLang o vLLM para servir el modelo; dado su tamaño, necesitarás una GPU con memoria sustancial.
- ¿Cuánto cuesta MiniMax M2.7 vía API?
- MiniMax lo cobra a $0.30 por millón de tokens de entrada y $1.20 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 204,800 tokens.
- ¿En qué se diferencia M2.7 de otros modelos enfocados en código?
- Su ángulo distintivo es la autoevolución y la orquestación multiagente nativa: puede construir y refinar su propio andamiaje de agentes de forma autónoma, yendo más allá de la generación estándar de código hacia la gestión completa de flujos de trabajo de ingeniería.
Veredicto del capitánUn modelo de ingeniería serio con pesos abiertos — la historia de autoevolución es real, no marketing, y la profundidad agentiva es rara a este precio.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
MiniMax M2.7 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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