MiniMax M2.7
нейросеть
MiniMax M2.7 — агентная модель от MiniMax для автономного решения рабочих задач и мультиагентных сценариев через API
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает MiniMax M2.7?
MiniMax M2.7 — языковая модель от MiniMax, созданная для автономной работы над реальными задачами: она рассчитана на агентные сценарии, где несколько агентов распределяют шаги между собой и доводят задачу до результата без постоянного контроля человека. В BotHub модель открывается из России без VPN и зарубежной карты, оплата идёт российскими картами в рублях и по факту — вы платите за использованные токены, а не за подписку, и они не сгорают. Рядом в том же окне более 250 других нейросетей, так что ответы легко сравнить и переключиться на другую модель, а единый OpenAI-совместимый API позволяет сделать это без переписывания интеграции. Диалоги защищены шифрованием AES-GCM, а компаниям доступны договор, счёт, ЭДО, админ-панель и лимиты по сотрудникам. Подойдёт, чтобы собрать многошагового ассистента, который сам разбивает задачу на шаги и готовит итоговый документ; автоматизировать рутинные операции внутри продукта; разобрать большой объём материалов и свести их к выжимке; построить мультиагентный пайплайн, где роли разнесены по отдельным вызовам API.Частые вопросы о MiniMax M2.7
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель с рассуждениями: разбирает и пишет код, рефакторит, решает STEM-задачи, анализирует документы и изображения. Контекст 204 800 токенов позволяет держать в диалоге крупный модуль проекта или пакет файлов и работать с ними, не теряя деталей.
Лимит вывода — 176 947 токенов, этого хватает на длинный технический документ, объёмный рефакторинг или подробный разбор с рассуждениями. Фактическая длина зависит от задачи и запроса: если нужен максимум, прямо просите развёрнутый ответ без сокращений.
Да, режим рассуждений подтверждён. Модель сначала разворачивает ход решения, а затем выдаёт ответ — это заметно помогает на математике, логике, многошаговой отладке и задачах, где важно не угадать результат, а последовательно его вывести.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод JSON, так что её можно ставить в агентные сценарии и пайплайны. В BotHub она доступна через единый OpenAI-совместимый API: переключение на другую модель не требует переписывать интеграцию.
Изображения и документы на вход поддерживаются: можно прислать скриншот ошибки, схему, диаграмму или PDF и попросить разбор. Про аудио и видео в наших данных пометки нет — если такой сценарий критичен, проверьте его на небольшом файле.
Отдельных языковых замеров по этой модели у нас нет, поэтому честный путь — прогнать её на ваших типовых запросах. Плюс BotHub в том, что рядом в одном окне больше 250 моделей: сравните ответы и выберите подходящую.