MiniMax-M2.7, el modelo de MiniMax en cifras

Lo que hay que saber

Lanzado el 18 de marzo de 2026, MiniMax-M2.7 es uno de los 6 modelos de MiniMax que seguimos en este sitio. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 39 proveedores de API que lo listan en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Tiene, por tanto, 7 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

Resultados en benchmarks

Epoch AI publica un único resultado de MiniMax-M2.7 en las pruebas de nuestra cesta: demasiado pocos para calcular un índice de capacidad fiable.

• Terminal-Bench (tareas de agente en una terminal): 45,1 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5, alcanza 84,7 %

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 204.800 tokens, unas 307 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 131.072 tokens.

Acepta como entrada: texto.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API), lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (MiniMaxAI/MiniMax-M2.7): 228,7 mil millones de parámetros, licencia other y 468.331 descargas en los últimos 30 días. Vea también nuestra selección de modelos open source.

Precio y presupuesto

MiniMax-M2.7 cuesta 0,30 US$ por millón de tokens de entrada y 1,2 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 39 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,008 US$; mil veces esa tarea, 8,4 US$.

Son 1,2 veces el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, MiniMax-M2.7 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a MiniMax-M2.7 son:

• MiniMax-M3 (MiniMax, índice 55,5)
• Muse Glimmer 30B (Meta, 1,2 US$ por millón de tokens de salida)
• MiniMax-M2.5 (MiniMax, 1,2 US$ por millón de tokens de salida)
• Step 3.7 Flash (StepFun, 1,21 US$ por millón de tokens de salida)