MiniMax M2.7
minimax/minimax-m2.7
MiniMax M2.7 is an all-around evolved, versatile open-source large language model that seamlessly blends hardcore engineering productivity with high-EQ, human-like interaction capabilities.
In real-world software engineering, M2.7 excels by independently driving end-to-end project delivery while efficiently handling advanced tasks such as log analysis, bug troubleshooting, code security, and machine learning. In the professional workspace, it boasts the highest open-source GDPval-AA score (1495 ELO). It delivers high-fidelity, complex editing and multi-turn revisions across the Office suite (Excel, PPT, Word), elevating task execution to industry-leading standards.
Built for complex environment interactions, M2.7 maintains an impressive 97% skill-following rate even with complex, long-context tool calls (>2000 tokens). Beyond its robust productivity, M2.7 breaks the "cold tool" stereotype of traditional models. With exceptional identity retention and high emotional intelligence (EQ), it not only empowers ent
Fonctionnalités
API sans serveur
Documentation
minimax/minimax-m2.7 is available via Novita's serverless API, where you pay per token. There are several ways to call the API, including OpenAI-compatible endpoints with exceptional reasoning performance.
Sans serveur disponible
Exécutez des requêtes immédiatement, ne payez que pour l’utilisation
Entrée$0.3 / M Tokens
Lecture du cache$0.06 / M Tokens
Sortie$1.2 / M Tokens
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4 api_key="<Your API Key>",
5 base_url="https://api.novita.ai/openai"
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9 model="minimax/minimax-m2.7",
10 messages=[
11 {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
12 {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
13 ],
14 max_tokens=131072,
15 temperature=0.7
16)
17
18print(response.choices[0].message.content)Infos
Fournisseur
MiniMax
Quantification
fp8
Fonctionnalités prises en charge
Longueur du contexte
204800
Sortie maximale
131072
Serverless
Pris en charge
Function Calling
Pris en charge
Structured Output
Pris en charge
Reasoning
Pris en charge
API Anthropic
Pris en charge
Capacités d’entrée
text
Capacités de sortie
text
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