This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
MiniMax has launched a newer model, MiniMax-M3. We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of MiniMax-M3 to other models and API provider benchmarks for MiniMax-M3.
MiniMax-M2.7 Benchmarks y análisis de proveedores de API
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor proveedor de API de MiniMax-M2.7 para tu caso de uso.
Más rápido
Velocidad de salida
5 proveedores en total
Menor latencia
Tiempo hasta el primer token de respuesta
5 proveedores en total
Menor precio
Precio combinado (por 1M de tokens)
5 proveedores en total
MiniMax-M2.7 está disponible a través de 5 proveedores de API, cada uno con distintas características de rendimiento y precios. A continuación se comparan las métricas clave entre proveedores.
- En velocidad de salida, los principales proveedores son SambaNova (402.8 t/s), MiniMax (72.9 t/s) y Novita (FP8) (65.0 t/s).
- En latencia, SambaNova (8.38s), MiniMax (35.37s) y Novita (FP8) (39.62s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, GMI (FP8) (0.22), Fireworks (0.22) y MiniMax (0.22) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens. Los precios varían hasta 3.5x entre proveedores.
- SambaNova ofrece el mejor rendimiento, con la mayor velocidad y la menor latencia. Para optimizar costos, GMI (FP8) ofrece los precios más competitivos.
Aspectos destacados
Precios
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Pricing: Cache Discount
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed: MiniMax-M2.7
Latency vs. Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Métricas clave de comparación y funciones de API
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre los proveedores de MiniMax-M2.7
MiniMax-M2.7 está disponible a través de 5 proveedores de API: GMI (FP8), Fireworks, MiniMax, Novita (FP8) y SambaNova. Cada proveedor ofrece distintas características de rendimiento y precios.
MiniMax-M2.7 está disponible actualmente a través de 5 proveedores de API que medimos y monitoreamos.
Los proveedores más rápidos para MiniMax-M2.7 por velocidad de salida son SambaNova (402.8 t/s), MiniMax (72.9 t/s) y Novita (FP8) (65.0 t/s). La velocidad de salida mide qué tan rápido se generan tokens después de que el modelo comienza a responder.
Los proveedores con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta para MiniMax-M2.7 son SambaNova (8.38s), MiniMax (35.37s) y Novita (FP8) (39.62s). Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
La velocidad de salida de MiniMax-M2.7 varía significativamente entre proveedores. SambaNova es el más rápido a 402.8 t/s, lo que es 6.2x más rápido que Novita (FP8) a 65.0 t/s.
Los 5 proveedores de MiniMax-M2.7 admiten el modo JSON para salida estructurada.
Los 5 proveedores de MiniMax-M2.7 admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Al elegir un proveedor para MiniMax-M2.7, considera: velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funciones de API como el modo JSON o las llamadas a funciones.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Para información sobre la inteligencia, las capacidades, las modalidades de MiniMax-M2.7 y cómo se compara con otros modelos, consulta la página de resumen del modelo. Ver resumen del modelo