Modell-Atlas · Offene Gewichte

MiniMax-M2.7

Agenten-Modell der M2-Serie mit Fokus auf Software-Engineering, Office-Arbeit und Selbstverbesserung des Harness.

Anbieter: MiniMax · Quellenstand: 2026-10-22 · Ausführliches Porträt im KI-Verzeichnis

Preis

0,3 $ Eingabe · 1,2 $ Ausgabe, jeweils pro 1 Mio. Token (USD, Standard).

Highspeed-Variante 0,60/2,40 $; Cache-Read 0,06 $.

Listenpreis des Anbieters, Stand 2026-10-20. Eigene Rechnung: 1 Mio. Eingabe- und 1 Mio. Ausgabe-Token kosten zusammen 1,5 $.

Lizenz

Gesonderte Lizenz im GitHub-Repo (license_name: other auf der Modellkarte); vor Nutzung den Lizenztext prüfen.

Lizenzhinweis laut MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 (Modellkarte und config.json) (geprüft: 2026-10-22). Lizenztexte ändern sich; vor produktiver Nutzung den aktuellen Text beim Anbieter prüfen. Keine Rechtsberatung.

Datenschutz-Steckbrief: MiniMax

Trainingsnutzung
Keine eindeutige Aussage zum Modell-Training mit API-Eingaben in den Plattform-Dokumenten gefunden; die Privacy Policy untersagt die Nutzung personenbezogener Daten zur Profilbildung und zum Targeting.
Auftragsverarbeitung
Policy verweist auf GDPR-Addendum und eine EU-US-Data-Privacy-Framework-Zertifizierung des genutzten US-Rechenzentrums.
Aufbewahrung
So lange wie fuer den Zweck noetig oder gesetzlich erlaubt (Policy); Speicherung in US-Rechenzentrum; Verantwortlicher: Nanonoble Pte. Ltd. (Singapur).

Eigenangaben, keine Drittpruefung; die Trainingsfrage sollte direkt mit dem Anbieter geklaert werden. Stand: 2026-10-20. Eigenangaben des Anbieters; der AVV-/DPA-Text im Vertrag ist maßgeblich. Keine Rechtsberatung.

Benchmark-Belege

Herstellerbericht, keine eigene Messung. Keine direkt vergleichbare Rangliste: Testkonfigurationen unterscheiden sich.

BenchmarkWertKontext
MLE-bench Lite (22 Wettbewerbe)66,60 Medaillenrate in % laut HerstellertabelleMiniMax · Quelle: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 (Modellkarte und config.json), Abruf 2026-10-22