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 |
| 公式スピード注記 | MiniMax-M2.7 は ~60 tps、MiniMax-M2.7-highspeed は ~100 tps |
| 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 | 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、要求の厳しいコーディング、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、複雑な環境とのインタラクションでの向上が強調されています。
MiniMax-M2.7 の主な機能
- エンドツーエンドのデリバリー、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高いソフトウェアエンジニアリング性能。
- 長大なプロンプト、複数ファイル作業、拡張された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支援。
- 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指向の挙動。
- 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 について以下のベンチマーク結果が示されています。
| ベンチマーク | 公表値 | 示唆される内容 |
|---|---|---|
| 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への高い理解 |
| GDPval-AA | ELO 1495 | オフィス業務性能が高く、高忠実度の編集 |
| 複雑なスキル（>2,000 tokens） | 97% のスキル遵守 | 長く構造化されたワークフローでの高い信頼性 |
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 | スピード注記 | 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(CometAPI で近日提供予定) | M2.7 の高速版 | 204,800 | ~100 tps | レイテンシがより重要な場合も同等の能力プロファイル |
| MiniMax-M2.5 | 先行のハイエンドテキストモデル | 204,800 | ~60 tps | M2.7 を必要としない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およびエージェントワークフロー | 204,800 | 公式ドキュメントにモデルは掲載されているが、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 の最適なユースケース
- 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 におけるドキュメント生成と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、ターミナル主体の自動化。
- 長いコンテキストと多段推論の恩恵を受ける検索支援タスク。
推奨される比較の指針
MiniMax の各モデルから選ぶ場合、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なら M2.7 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近いファミリーを望む場合は 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 キーの取得
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 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。
ステップ 2: MiniMax-2.7 API にリクエストを送信
API リクエストを送信するために “minimax-2.7” エンドポイントを選択し、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。当社ウェブサイトでは利便性のため Apifox テストも提供しています。アカウントの実際の CometAPI キーで <YOUR_API_KEY> を置き換えてください。ベース URL は Chat Completions です。
質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルが応答する対象です。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を返します。