MiniMax
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MiniMax M2.7

2026-03-18

MiniMax M2.7は、M2.5を基盤に自己進化型訓練パラダイムを導入した次世代フラッグシップモデルで、訓練中に100回以上のスキャフォールド最適化を自律実行し、30%の性能向上を達成しました。エージェントチーム、動的ツール検索、精巧な生産性タスクなど複雑なエージェントワークフロー向けに設計されています。SWE-Proで56.22%(GPT-5.3-Codex同等)、Terminal Bench 2で57.0%を記録し、システムレベルの理解力を実証しています。2,300億の疎なMoEアーキテクチャに基づき、入力100万トークンあたり0.30ドルという低価格でフロンティア性能を提供します。

API|公開モデルproprietary
学習完了日
非公開
入力形式 → 出力形式
処理容量
205KIN128KOUT
単価(100万文字)
$0.3IN$1.2OUT
費用を計算する

AI性能評価

Arena 総合点数
1404
±6
集計日 2026-04-23
総合ランク
95位
10,307 投票数
Arena 能力別スコア
複雑な質問
1426±890位
専門知識
1429±2085位
指示遂行
1395±1194位
会話記憶
1406±1497位
創造力
1350±17117位
コード作成
1466±1168位
数学力
1402±2299位
Arena 職種別スコア
文学·創作
1369±13114位
生活·社会
1407±15110位
エンタメ
1347±15122位
経営·金融
1413±1480位
医学·保健
1423±24102位
法律·行政
1406±23103位
ソフト開発
1456±969位
数学·統計
1413±2488位
総合
AA Intelligence Index
50%↑11%
LiveBench
65%↑5%
推論·数学
GPQA Diamond
87%↑6%
HLE
28%↑11%
LB 推論
75%↑15%
LB 数学
81%↑7%
LB データ
56%↑7%
コーディング
AA Coding Index
42%↑8%
LB コード
55%↓19%
LB エージェント
50%↑7%
TAU2
85%↑12%
TerminalBench
39%↑8%
SciCode
47%↑6%
言語·指示
IFBench
76%↑19%
AA-LCR
69%↑7%
LB 言語
67%↓5%
LB 指示
61%↑15%
出力速度
標準モード
47tok/s↓35
出力開始 53.78s