MiniMax-M2.7 API の技術仕様
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| Model name | MiniMax-M2.7 |
| Model ID | minimax-m2.7 |
| Provider | MiniMax |
| Model family | MiniMax テキストモデル |
| Input type | テキスト |
| Output type | テキスト |
| Context window | 204,800 tokens |
| Official speed note | ~60 tps（MiniMax-M2.7）; ~100 tps（MiniMax-M2.7-highspeed） |
| Primary strengths | 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 |
| Availability | MiniMax API / テキスト生成エンドポイント |
| Public multimodal spec on reviewed pages | レビュー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、およびプロダクティビティのワークフロー向けに設計された、MiniMax の現行フラッグシップの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、実運用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 の主な特長
- エンドツーエンドのデリバリー、ログ分析、バグの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高いソフトウェアエンジニアリング性能。
- 長文プロンプト、複数ファイル対応、拡張エージェントセッションに適した 204,800 トークンの大きな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と検索志向の挙動。
- Claude Code、OpenCode、Kilo Code、Cline、Roo Code、Grok CLI、Codex CLI などの人気のコーディングツールとの幅広い統合サポート。
MiniMax-M2.7 のベンチマーク性能
MiniMax の公式資料では、M2.7 に関し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 | 公表値 | 示唆 |
|---|---|---|
| SWE-Pro | 56.22% | 実環境での高いソフトウェアエンジニアリング性能 |
| VIBE-Pro | 55.6% | プロジェクト全体のデリバリー能力 |
| 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 | オフィス系タスクでの高性能と高忠実度の編集 |
| Complex skills (>2,000 tokens) | 97% skill adherence | 長く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 と近縁の 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 | 速度メモ | 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(CometAPI で近日提供予定) | M2.7 の高速バリアント | 204,800 | ~100 tps | レイテンシ重視の場合に同等の能力プロファイルを維持 |
| MiniMax-M2.5 | 従来のハイエンド 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として掲載されているが、M2.7 と同じ位置付けではない | コスト重視の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 の主なユースケース
- 大規模コードベースのリファクタリングと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 におけるドキュメント生成および改訂のワークフロー。
- ログやビルド出力を横断的に推論する必要がある、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。
比較に関する推奨メモ
MiniMax の各モデルを選択する際、エンジニアリング、ツール利用、検索、オフィス編集において最も強力な公開テキストモデルの位置付けを求める場合は M2.7 を使用してください。性能やワークフローのトレードオフが異なる同系統のモデルを望む場合は、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
ステップ 1: API キーに登録する
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 コンソールにサインインします。インターフェースへのアクセス認証である API キーを取得します。パーソナルセンターの API token 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。
ステップ 2: MiniMax-2.7 API にリクエストを送信する
“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ウェブサイトの API ドキュメントから取得できます。利便性のため、当社ウェブサイトでは 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。base url is Chat Completions .
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。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成結果を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。