MiniMax-M2.7

오픈출시 2026년 4월 9일MiniMaxAI/MiniMax-M2.7Hugging Face ↗

종합 레이팅1042 · 94위레이팅 벤치 20개

컨텍스트 창—

가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)오픈 웨이트

파라미터229BMiniMaxM2ForCausalLM

라이선스other

최근 30일 다운로드942.2K좋아요 1.2K · 7일 -197.7K

벤치 점수22개코딩·에이전트·추론·지식·과학·보안·속도·비용

AI AI 해설

2026년 10월 9일 생성

코딩 레이팅 1052가 강점이며, 에이전트 평가는 벤치별 편차가 있다

종합 레이팅은 989(37위), 가중 비교는 4.2다. 비슷한 레이팅의 모델은 Step-3.5-Flash 990(36위), Claude Sonnet 5 985(38위) 등이다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.

코딩 레이팅은 1052(25위)다. HF 리더보드에서 SWE-bench Multilingual 76.5%(6/26), Terminal-Bench 2.0 57%(9/32)를 기록했다. SWE-bench Pro는 Public 731 프로필에서 56.2%(36/63)다.

에이전트 레이팅은 864다. HF 리더보드의 WildClawBench 33.8%(19/22), Claw-Eval 49.7%(20/21), SkillsBench 34.9%(11/11)는 모두 미검증 점수이므로 해석에 주의가 필요하다.

오픈 웨이트이며 라이선스는 other다. 컨텍스트, 최대 출력, 입력·출력 가격은 자료 없음이다. 추론·지식, 멀티모달, 과학·보안도 자료 없음이므로 해당 업무 적합성은 이 입력만으로 판단하기 어렵다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야	레이팅	분야 순위	벤치 수
코딩	1060	67	6
에이전트	846	106	5
추론·지식	1052	91	7
멀티모달	—	—	—
과학·보안	1030	51	2

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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

22개 · 프로필별 순위

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
AA-Omniscience Accuracy	Artificial Analysis	26.8%	66 / 139	53	확인됨 ↗
AA-Omniscience Index	Artificial Analysis	0.8	50 / 139	64	확인됨 ↗

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Artificial Analysis Output Speed	Artificial Analysis	58 tok/s	75 / 108	31	확인됨 ↗
Artificial Analysis Time to First Chunk	Artificial Analysis	1.42초	17 / 108	85	확인됨 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.

30일 변화 -530.4K (-36.0%)

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Hugging Face가 제공하는 최근 30일 다운로드 집계를 매일 기록한 값입니다(누적 다운로드가 아님).