自动展示选中模型的核心信息与各评测得分，可左右滑动查看完整表格。 当前对比 2 个模型的评测数据与核心参数。
每条轴代表一个评测领域的平均水平，并统一映射到 100 分雷达坐标。
相对优势: 编程与软件工程 +23.6 / 相对落后: Agent能力评测 -2.0
相对优势: Agent能力评测 +2.0 / 相对落后: 编程与软件工程 -23.6
计算口径：同一模型在同一 benchmark 下先平均当前模式范围内的所有分数，不取最高分；再按评测领域对这些 benchmark 分数求平均。只纳入至少两个模型有数据的 benchmark，缺项不按 0 分处理。
综合领先
MiniMax-M2.7 · 69.88
单项最高
MiniMax-M2.7 · Pinch Bench 87.10
模态覆盖
M2.1 · 1 种模态
正面对比
6
评测基准
5
领先项
1
落后项
+7.07
平均分差
完整列出各模型/模式的评测得分，便于横向比较。
6 项可对比评测得分汇总。每个模型展示最佳得分，模式在分数下方标注。
| 评测项 | MiniMax-M2.7 | M2.1 |
|---|---|---|
GPQA Diamond 综合评估 | 87.00开启思考 | 81.00开启思考 |
HLE 综合评估 | 28.00开启思考 | 22.00开启思考 |
SWE-Bench Pro - Public 编程与软件工程 | 56.20开启思考 ｜ 工具 | 32.60开启思考 ｜ 工具 |
τ²-Bench - Telecom Agent能力评测 | 85.00开启思考 ｜ 工具 | 87.00开启思考 ｜ 工具 |
IF Bench 指令跟随 | 76.00开启思考 ｜ 工具 | 70.00开启思考 ｜ 工具 |
Pinch Bench OpenClaw智能体能力综合测评 | 87.10开启思考 ｜ 工具 | 84.30开启思考 ｜ 工具 |
输入输出 token 价格并排展示
是否 MoE、商业授权、模态支持等附加能力对比。
| 功能与规格 | MiniMax-M2.7MiniMaxAI | M2.1MiniMaxAI |
|---|---|---|
核心规格发布时间 | 2026-03-18 | 2025-12-23 |
上下文 | 200K | 200K |
参数量 | 2290 | 2300 |
激活参数量 | 100 | 100 |
最大输出 | 204800 | 131072 |
MoE 架构 | 支持 | 支持 |
支持模式 | 暂无模式数据 | 常规模式（Non-Thinking Mode）思考模式（Thinking Mode） |
开源与许可代码开源 | 未提供 | 未开源 |
权重开源 | 未提供 | 未提供 |
商业授权 | 不可以商用 | 免费商用授权 |
模态支持文本 输入/输出 | 未提供 | / |
资料来源论文 / 报告 | MiniMax M2.7: Early Echoes of Self-Evolution | MiniMax M2.1: Significantly Enhanced Multi-Language Programming, Built for Real-World Complex Tasks |
DataLearner 博客 | MiniMax M2.7 发布：模型开始帮自己训练自己 | 未提供 |
M2.1
MiniMaxAI
