# MiniMax-M2.7

> Fiche du modèle de langage MiniMax-M2.7 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. MiniMax-M2.7 (MiniMax) : score IA de 75,1, 82e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/minimax-m2-7/
Origine : MiniMax · Chine · sorti le 18 mars 2026

## Score général

- Score IA : 75,1 (marge à 90 % : de 70,6 à 79,5)
- Rang : 82 (Groupe 8, ex æquo)
- Couverture : 65 % du poids des tâches, 14 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | 74,8 | Rang 48 · 38 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 74,0 | Rang 97 · 100 % |
| Maths | 74,5 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 74,3 | Provisoire · 40 % |
| Français | 71,2 | Rang 62 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 71,9 | Rang 106 · 100 % |
| Web | 76,9 | Rang 74 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [MiniMax-M2.7](https://artificialanalysis.ai/models/minimax-m2-7) | 22,8 | 129e sur 193 | 48,6 jetons/s | 1,62 s | 0,3 $ / 1,2 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/minimax-m2-7

## Exécution locale

Tient à partir d'une machine Ryzen AI Max de 192 Go (160 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une machine à Ryzen AI Max+ PRO 495 de 192 Go. Mémoire estimée : 158,7 Go.

- Allégée, 4 bits : 158,7 Go
- Allégée, 8 bits : 277,7 Go
- Complète, 16 bits : 529,0 Go

- Plus petite machine : [Ryzen AI Max 192 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_192_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 256 Go](https://quelleia.com/local/#mac_256_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 256 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-256go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 192 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_192_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Ryzen AI Max+ PRO 495, 192 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-plus-pro-495-192go/)
- Nvidia DGX : [2 DGX Spark, 256 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x2), version allégée à 4 bits ; par exemple [Deux DGX Spark en grappe](https://quelleia.com/local/dgx-spark-x2/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,24 € / 1,04 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 204 800 jetons (environ 154 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 230 milliards
- Licence : Modified MIT (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : C (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=MiniMax-M2.7)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/minimax/minimax-m2.7)
- Par API : [API MiniMax](https://platform.minimax.io)
- L'essayer : [MiniMax](https://agent.minimax.io)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [OpenCode](https://quelleia.com/outils/#opencode) (à l'usage), [Droid (Factory)](https://quelleia.com/outils/#factory-droid) (retrait annoncé)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Arena, questions de code | Code | 1 479,6 Elo | 77,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 452,6 Elo | 76,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 422,2 Elo | 74,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 414,9 Elo | 72,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 433,8 Elo | 72,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 363,8 Elo | 68,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 47 % | 79,7 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 45,1 % | 76,5 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 397,1 Elo | 77,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 42,9 % | 75,8 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| compar:IA | Français | 965,0 Elo | 47,3 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| WeirdML (v2) | Code | 37 % | 65,5 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| ExploitBench | Sécurité | 13,3 % | 77,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ExploitBench | Sécurité | 13,3 % | 77,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ProofBench | Maths | 3 % | 74,4 | saturé | https://www.vals.ai/benchmarks/proof_bench |
| CritPt | Sciences | 0,6 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GBAEval | Code | 0 % | 74,4 | actif | https://gbaeval.com/model/goose-minimax-m2-7 |

## En bref

**Quel est le score de MiniMax-M2.7 ?** MiniMax-M2.7 obtient un score IA de 75,1, avec une marge de 70,6 à 79,5, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 82e sur 246 modèles, à partir de 14 mesures.

**Dans quelles tâches MiniMax-M2.7 est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont web (76,9) et code (74,8). Sa tâche la plus faible est français (71,2).

**MiniMax-M2.7 peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une machine Ryzen AI Max de 192 Go (160 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une machine à Ryzen AI Max+ PRO 495 de 192 Go. Mémoire estimée : 158,7 Go.

**Combien coûte MiniMax-M2.7 ?** 0,24 € par million de jetons en entrée et 1,04 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite MiniMax-M2.7 ?** MiniMax-M2.7 est édité par MiniMax (Chine), et il est sorti le 18 mars 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Modified MIT.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com