

MiniMax M2.7 与 MiniMax M2.7 Highspeed 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
MiniMax M2.7 和 MiniMax M2.7 Highspeed 都是 MiniMax 的模型,属于文本生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | MiniMax M2.7 | MiniMax M2.7 Highspeed |
|---|---|---|
| 模型 ID | minimax-m2-7 | minimax-m2-7-highspeed |
| 开发方 | MiniMax | MiniMax |
| 发布日期 | 2026年3月18日 | 2026年3月18日 |
| 上下文窗口 | 200K 个 token | 200K 个 token |
| 最大输出 | 131,072 个 token | 131,072 个 token |
| 输入 | 文本 | 文本 |
| 输出 | 文本 | 文本 |
| 结构化输出 | 不支持 | 不支持 |
| 区域 | Singapore | Singapore |
| 端点 | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m2-7:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m2-7-highspeed:generateContent |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | MiniMax M2.7 | MiniMax M2.7 Highspeed |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 到 131072 默认值: 4096 | 1 到 131072 默认值: 4096 |
| stop | string | string |
| tools | array | array |
| tool_choice | string | string |
| web_search_linkup | boolean 默认值: false | boolean 默认值: false |
| disable_formatting | boolean 默认值: false | boolean 默认值: false |
支持交错思考、函数调用和隐式提示缓存读取。思考始终开启,并以输出令牌计费。
与M2.7相同,前沿性能相同,输出~100 tokens/sec。交错思维始终开启(无切换)。
MiniMax M2.7 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID minimax-m2-7。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 minimax-m2-7 或 minimax-m2-7-highspeed。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m2-7",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'两个模型都发布于 2026年3月18日。 两个模型的上下文窗口都是 200K 个 token。 仅 MiniMax M2.7 列出的能力:cache。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 MiniMax M2.7 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。