ИИтак

← Назад

Модель · MiniMax

MiniMax-M2.7-highspeed

Ускоренная версия MiniMax-M2.7 для программирования и агентов: ответы того же качества, но выдаются почти вдвое быстрее

вышла 18 марта

Характеристики

Вышла
18 марта
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
204 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 131 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$0,60 за миллион токенов
Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
$0,06 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$2,40 за миллион токенов
Понимает
текст
Отвечает
текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
да
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
открытые
Идентификатор в API
MiniMax-M2.7-highspeed

Что это за модель

Это ускоренный вариант языковой модели MiniMax-M2.7, которую китайская компания MiniMax выпустила в марте 2026 года. По документации MiniMax, качество ответов у обоих вариантов одно и то же. Разница только в скорости: обычная M2.7 выдаёт около 60 токенов в секунду, ускоренная — около 100. Токен — это кусок слова, в таких единицах модели читают и пишут текст.

Сама M2.7 сделана для агентных задач, то есть для многошаговой работы с инструментами без участия человека, и для программирования. По словам MiniMax, это первая её модель, которая участвовала в собственном улучшении: сама настраивала свою среду запуска, собирала наборы для оценки и повторяла эксперименты. По сравнению с M2.5 компания заявляет прирост в разработке программ, офисных задачах и ролевом общении. В анонсе приведены такие результаты: 56,22% в SWE-Pro, 57,0% в Terminal Bench 2 и 46,3% в Toolathon. Ещё модель умеет работать в связке нескольких агентов с разными ролями и, по замерам лаборатории, в 97% случаев следует длинным инструкциям-навыкам.

Ускоренную версию берут там, где важна задержка. Например, в интерактивном программировании, когда разработчик ждёт ответа в редакторе, и в циклах агентов, где модель вызывают десятки раз подряд. Если скорость не так важна, можно взять обычную M2.7: она пишет медленнее, но выдаёт то же самое.

Модель работает только с текстом: картинки на вход она не принимает. Ей на смену уже пришла следующая модель линейки, MiniMax-M3, так что M2.7 в обоих вариантах теперь не новейшая.

Источники: Анонс MiniMax M2.7, Документация MiniMax API: текстовые модели

Другие модели семейства

Данные: models.dev (MIT).