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minimax-m2.7

MiniMax M2.7

MiniMax-M2.7は、自埋的で珟実䞖界の生産性ず継続的な改善のために蚭蚈された次䞖代倧芏暡蚀語モデルです。自らの進化に積極的に参加するために構築されたM2.7は、マルチ゚ヌゞェント協働を通じた高床な゚ヌゞェント機胜を統合し、動的環境党䜓で耇雑なタスクを蚈画、実行、改善するこずを可胜にしたす。 本番環境レベルのパフォヌマンスのために蚓緎されたM2.7は、ラむブデバッグ、根本原因分析、財務モデリング、およびWord、Excel、PowerPointにわたる完党なドキュメント生成などのワヌクフロヌを凊理したす。SWE-Proで56.2%、Terminal Bench 2で57.0%を含むベンチマヌクで匷力な結果を提䟛し、GDPval-AAで1495 ELOを達成し、珟実䞖界のデゞタルワヌクフロヌで動䜜するマルチ゚ヌゞェントシステムの新しい暙準を蚭定しおいたす。

2026/3/18
204,800 トヌクン
入力: ¥50.4/M
出力: ¥201.6/M
チャットで詊すAPIキヌを取埗

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

include_reasoning
max_tokens
reasoning
response_format
temperature
tool_choice
tools
top_p

最倧出力トヌクン

131,072

掚論蚭定

既定の動䜜
思考オン
思考のオフ
䞍可垞に思考したす

思考の制埡方法ず課金を芋る

デヌタの取り扱い

プロンプトの保持
䞍明 — 確認できおいたせん
孊習ぞの利甚
䞍明 — 提䟛元からの申告がありたせん

「䞍明」は「問題なし」ではありたせん。確認できおいない、ずいう意味です。

孊習の可吊は提䟛元ずの条件に基づく申告倀です。保持の可吊は、このモデルが到達しうる実行先すべおに぀いお䞊流が公衚する䞀芧から刀定しおいたす。いずれも掚枬は含みたせん。

実枬パフォヌマンス

応答開始 (p50)1.3s

    FastMetalのゲヌトりェむ経由で実枬した倀です盎近30日・応答開始660回。

    応答開始は最初の応答が返るたで、生成速床は思考トヌクンを含む出力トヌクン数から算出しおいたす。実枬倀であり、性胜を保蚌するものではありたせん。

    コヌド䟋

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2.7",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

    MiniMax M2.7の実際の回答

    FastMetal䞊で実際に蚘録した、暙準プロンプトぞの回答です。

    この゚ラヌをデバッグしお

    以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport


    # ゚ラヌの原因ず修正方法 ## 原因 デヌタベヌスから返される倀が **文字列str** ずしお扱われおいるため、数倀挔算`*`できたせん。 ```python order["price"] # → "1000" (str) order["quantity"] # → "3" (str) ``` ## 修正方法 ### 方法1: 明瀺的に型倉換する掚奚・シンプル ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 方法2: デヌタを取埗埌に倉換する安党性が高い ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 蚈算甚に型倉換 total = sum( float(order["pri

    応答時間 22.2秒出力 789 トヌクン

    コヌドレビュヌ

    以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


    # TypeScript コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` 関数 ## 䞻な問題点 ``` ❌ 可読性 any型の乱甚、むンデックスベヌスルヌプ、マゞックナンバヌ ❌ パフォヌマンス逐次リク゚スト、pushでの配列操䜜 ❌ ベストプラクティス゚ラヌハンドリングなし、AbortController未䜿甚 ``` --- ## 改善案 ```typescript // ============================================ // 型定矩の远加 // ============================================ interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } interface User { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; total: number; page: number; } interface FetchUsersOptions { page?: number; limit?: number; signal?: AbortSignal; // 䞭断察応 } // ==

    応答時間 57.1秒出力 2211 トヌクン

    SQLク゚リの最適化

    以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN


    # SQLク゚リ最適化分析 ## 珟圚のク゚リの問題点 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ パフォヌマンス問題 │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────── │ │ │ products (党件) │ │ │ │ │ ├── LEFT JOIN categories (党カテゎリ) ──────────────────────┐ │ │ │ │ │ │ ├── LEFT JOIN order_details (党詳现) ─────────────────┐ │ │ │

    応答時間 72.4秒出力 2381 トヌクン

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    よくある質問

    MiniMax M2.7のAPI料金はいくらですか
    FastMetalでは100䞇トヌクンあたり入力¥50.4・出力¥201.6皎別の円建お埓量課金です。前払いクレゞットから䜿った分だけ差し匕かれ、月額料金やサブスクリプションはありたせん。
    MiniMax M2.7はOpenAI SDKからそのたた䜿えたすか
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に倉曎し、model に "minimax-m2.7" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコヌドから呌び出せたす。ストリヌミング、ツヌル呌び出し、構造化出力にも察応しおいたす。
    MiniMax M2.7のコンテキスト長はどのくらいですか
    204,800トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。
    MiniMax M2.7を詊すには䜕が必芁ですか
    アカりントを䜜成しおクレゞットをチャヌゞするず、ブラりザのチャット画面ずAPIの䞡方から利甚できたす。契玄や最䜎利甚額はありたせん。

    MiniMax M2.7を今すぐ詊す

    MiniMax M2.7はFastMetalのAPIキヌ1぀で利甚できたす。ブラりザですぐに詊す、たたはOpenAI SDKからそのたた呌び出せたす。

    無料でアカりント䜜成

    ブログ蚘事

    MiniMax M2.7 完党レビュヌ自己進化するオヌプンモデルで倉わる゚ヌゞェント開発

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