MiniMax-M2.7于2026年3月推出,是MiniMax首个深度参与自身迭代的模型。M2.7内置Agent Harness框架,能够自主构建复杂的技能集、更新自身记忆,并通过强化学习驱动迭代优化,形成“模型驱动模型进化”的闭环。一个内部版本在100余轮自我优化中将编程脚手架性能提升了30%。在软件工程基准SWE-Pro上,M2.7得分56.22%,VIBE-Pro得分55.6%,接近Opus 4.6水平。M2.7对Office三件套的复杂编辑能力显著增强,GDPval-AA ELO得分1495为开源最高。在40个复杂技能(单技能超过2000 Token)的案例中,M2.7保持了97%的技能遵循率。
规格与计价条件
以来源站点为准- 币种
- 站内额度(积分 标识额度)
- 计价单位
- 每百万 tokens
- 模型标识
- MiniMax-M2.7
- 输入 / 输出
- 积分60 / 积分240
- 缓存读取 / 百万 tokens
- 积分12
- 价格分组
- Standard
- 缓存倍率
- 0.2
- 分组倍率
- 1
- 基础每次价(美元计价额度)
- 0
- 模型倍率
- 0.15
- 计费方式
- 按 token 用量计费
- 输出倍率
- 4
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
公开价格历史
每百万 tokens · 站内额度(积分 标识额度)已记录首次公开报价。后续价格变化会在这里显示。
| 观测时间 | 输入 / 商品价 | 输出价 | 库存 |
|---|---|---|---|
| 2026/10/30 09:21:25 | 积分60 | 240 | 库存未知 |