LLM 모델MiniMax
MiniMax M2.7
Chain-of-thought reasoning MoE — agentic workflows on NVIDIA
MiniMax M2.7은 MiniMax가 2026년 3월 18일 출시한 추론 특화 MoE 언어 모델이다. 총 230B 파라미터, 토큰당 10B 활성 파라미터를 가지며 확장된 사고(Extended Thinking)·체인-오브-소트(Chain-of-Thought) 추론을 기본 지원한다. 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 49.8 tokens/sec 속도를 제공한다. Artificial Analysis Intelligence Index 기준 50점으로 동급 오픈소스 대비 상위권(중앙값 27점). 에이전틱 워크플로우·NVIDIA 플랫폼 최적화가 이루어져 있으며, 입력 $0.30/1M · 출력 $1.20/1M. MiniMax M2.5의 추론 특화 후속 모델 포지션이다.
컨텍스트
200K tokens
입력 가격
$0.30/1M
출력 가격
$1.20/1M
멀티모달
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핵심 역량
추론 강도
Extended Thinking, CoT 기본 지원
에이전틱
NVIDIA 플랫폼 워크플로우 최적화
비용 효율
$0.30/1M — 추론 모델 저가
컨텍스트
200K 토큰
추론 속도
49.8 tokens/sec
멀티모달
텍스트 전용
장점
- Extended Thinking / Chain-of-Thought 추론 기본 지원
- Artificial Analysis Intelligence Index 50점 — 오픈소스 상위권
- 230B/10B MoE — 추론 품질 vs 비용 균형
- NVIDIA 플랫폼 에이전틱 워크플로우 최적화
- 입력 $0.30/1M — 추론 모델 중 경쟁력 있는 가격
- 200K 컨텍스트 윈도우
단점
- 멀티모달 미지원 (텍스트 전용)
- M2.5 대비 추론 속도 느림 (49.8 vs 100 tokens/sec)
- GPT-5.4, Gemini 3 Deep Think 최상위 추론 대비 열위
- 파인튜닝 미지원