MiniMax-M2.7 API の技術仕様
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| モデル名 | MiniMax-M2.7 |
| モデル ID | minimax-m2.7 |
| 提供元 | MiniMax |
| モデルファミリー | MiniMax テキストモデル |
| 入力タイプ | テキスト |
| 出力タイプ | テキスト |
| コンテキストウィンドウ | 204,800 トークン |
| 公式の速度注記 | ~60 tps for MiniMax-M2.7; ~100 tps for MiniMax-M2.7-highspeed |
| 主な強み | プログラミング、ツール呼び出し、検索、オフィス生産性、エージェントワークフロー |
| 提供形態 | MiniMax API / テキスト生成エンドポイント |
| レビュー対象ページでの公開マルチモーダル仕様 | 確認したテキストモデルのページには未掲載 |
MiniMax-M2.7 とは？
MiniMax-M2.7 は、高度なコーディング、エージェント、および生産性ワークフロー向けの MiniMax の現行フラッグシップテキストモデルです。公式ドキュメントでは、多言語プログラミング、ツール呼び出し、検索、複雑なタスク実行向けのモデルとして位置付けられており、MiniMax のモデルページでは、実世界のソフトウェアエンジニアリング、オフィス編集、複雑な環境との相互作用における向上が強調されています。
MiniMax-M2.7 の主な特徴
- エンドツーエンドの納品、ログ解析、バグトラブルシューティング、コードセキュリティ、機械学習タスクにおける強力なソフトウェアエンジニアリング性能。
- 長文プロンプト、複数ファイル作業、拡張エージェントセッションに対応する 204,800 トークンの大規模コンテキストウィンドウ。
- Excel、PowerPoint、Word における複雑な編集を含む、オフィスワークフローの強力なサポート。
- エージェント型 API ワークフロー向けのツール呼び出しおよび検索志向の挙動。
- 低レイテンシ対話向けの専用高速版
MiniMax-M2.7-highspeed。 - Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Cline、Roo Code、Grok CLI、Codex CLI などの一般的なコーディングツールとの広範な統合サポート。
MiniMax-M2.7 のベンチマーク性能
MiniMax の公式資料では、M2.7 について以下のベンチマーク結果が公表されています。
| ベンチマーク | 報告値 | 示唆する内容 |
|---|---|---|
| SWE-Pro | 56.22% | 実世界のソフトウェアエンジニアリング性能が高い |
| VIBE-Pro | 55.6% | プロジェクト全体の遂行能力 |
| Terminal Bench 2 | 57.0% | 複雑なエンジニアリングシステムの高い理解 |
| GDPval-AA | ELO 1495 | オフィスタスク性能と高忠実度な編集 |
| 複合スキル（>2,000 トークン） | スキル遵守 97% | 長大で構造化されたワークフローにおける良好な信頼性 |
MiniMax-M2.7 と近い MiniMax モデルの比較
| モデル | 位置付け | コンテキストウィンドウ | 速度注記 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax-M2.7 | 現行フラッグシップのテキストモデル | 204,800 | ~60 tps | 最高水準のコーディング、ツール利用、検索、オフィスタスク |
| MiniMax-M2.7-highspeed | M2.7 の高速版 | 204,800 | ~100 tps | 同等の機能プロファイルで、レイテンシがより重要な場合 |
| MiniMax-M2.5 | 前世代のハイエンドテキストモデル | 204,800 | ~60 tps | M2.7 が不要な場合の強力なコーディング/生産性 |
| MiniMax-M2 | 効率的なコーディングとエージェントワークフロー | 204,800 | 公式ドキュメントにはモデルが掲載されているが、M2.7 と同じ位置付けではない | コスト意識のあるエージェント型コーディングと一般的なワークフロー自動化 |
MiniMax-M2.7 API の最適ユースケース
- 大規模コードベースのリファクタリングおよび複数ファイルにまたがる実装作業。
- 計画・検索・ツール利用を要するエージェント型のデバッグループ。
- Word、Excel、PowerPoint における文書生成と改訂のワークフロー。
- ログやビルド出力をまたいだ推論が必要な、ターミナル中心の自動化。
- 長いコンテキストと多段推論が有効な検索支援タスク。
比較のための推奨メモ
MiniMax モデル間で選定する場合、エンジニアリング、ツール利用、検索、オフィス編集における最強の公開テキストモデルを求めるなら M2.7 を使用してください。同じモデル挙動が重要で、より速い出力を重視するなら MiniMax-M2.7-highspeed を使用してください。異なる性能やワークフロートレードオフを持つ同系統モデルを求める場合は M2.5 または M2 を使用してください。
MiniMax-2.7 API へのアクセス方法
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証用 API キーを取得します。パーソナルセンターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー sk-xxxxx を取得して送信します。
Step 2: Send Requests to MiniMax-2.7 API
“minimax-2.7” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のため、当社サイトでは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> を、アカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース URL は Chat Completions a。
質問や依頼内容を content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
Step 3: Retrieve and Verify Results
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データで応答します。