Modellvergleich
Llama 4 vs MiniMax M2.7 - Skalierung vs radikale Effizienz
Metas Llama-4-Familie bietet das längste Kontextfenster offener Modelle (10M Token) und 400B-MoE-Architektur. MiniMax M2.7 (230B gesamt, 10B aktiv, 256 Experten) erreicht Frontier-Leistung zu 1/50 der Kosten gängiger Flaggschiff-Modelle. Zwei sehr unterschiedliche Ansätze für dasselbe Ziel.
Leistung
Direkter Benchmark-Vergleich
MiniMax M2.7 erreicht bemerkenswerte Benchmark-Scores mit nur 10B aktiven Parametern, während Llama 4 unerreichte Kontextlänge und bewährte Open-Weight-Ökosystem-Unterstützung bietet.
MiniMax M2.7 wurde im März 2026 als selbstlernendes Modell mit 230B Gesamtparametern und nur 10B aktiv pro Token (8 von 256 Experten) veröffentlicht. Es erreicht 50 auf dem Artificial Analysis Intelligence Index und 56,22% bei SWE-Pro. Llama 4 Maverick (400B, 17B aktiv) konkurriert bei allgemeinen Benchmarks, während Scouts 10M-Kontextfenster unerreicht bleibt.
MiniMax M2.7: 10B aktive Parameter mit Tier-1-Leistung
MiniMax M2.7: SWE-Pro 56,22%, 100 Token/Sekunde Durchsatz
MiniMax M2.7: $0,30/M Input-Token - 1/50 des Flaggschiff-Preises
Maverick: MMLU Pro 80,5%, MMMU 73,4% - starke Allround-Qualität
Scout: 10M-Token-Kontext - 50-mal länger als M2.7s 200K
Vollständiger Vergleich
Llama-4-Familie vs MiniMax M2.7
Vollständige Benchmark-Ergebnisse über Reasoning, Coding und Effizienz-Metriken.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B aktiv Open Weight | Llama 4 Scout 109B / 17B aktiv Long Context | MiniMax M2.7 230B / 10B aktiv Effizient |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Wissen & Reasoning | 80.5% | 74.3% | - |
MMMU Multimodal | 73.4% | 69.4% | - |
SWE-Pro Agentisches Coding | - | - | 56.22% |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50 |
Context Window Max. Token | 1M | 10M | 200K |
Total Parameters Modellgröße | 400B | 109B | 230B |
Active Parameters Pro Token | 17B | 17B | 10B |
Number of Experts MoE-Routing | 128 | 16 | 256 (8 selected) |
Throughput Token pro Sekunde | - | - | 100 TPS |
API Input Cost Pro Million Token | Variiert | Variiert | $0.30 |
Daten aus Metas offiziellem Model Card, MiniMax' technischem Bericht und unabhängigen Evaluierungen.
Llama 4 wählen
Wann du Llama 4 statt MiniMax M2.7 wählen solltest
Llama 4 ist die bessere Wahl, wenn du massive Kontextfenster, bewährte multimodale Fähigkeiten oder vollständig offene Modelle für selbstgehostetes Deployment brauchst. Scouts 10M-Kontext ist 50-mal länger als M2.7s 200K.
- 10M-Token-Kontext (Scout) - 50-mal länger als M2.7s 200K
- Vollständig Open-Weight für selbstgehostetes Deployment
- MMLU Pro 80,5% - starkes allgemeines Wissen und Reasoning
- MMMU 73,4% - bewährtes multimodales Verständnis
- Breite Ökosystem-Unterstützung bei allen großen Cloud-Anbietern
MiniMax M2.7 wählen
Wann MiniMax M2.7 die Nase vorn hat
MiniMax M2.7 erreicht Frontier-Leistung mit nur 10B aktiven Parametern - das effizienteste Verhältnis der Branche. Seine selbstlernende Architektur und ultra-niedrige Preise machen es attraktiv für kostensensitive Produktions-Workloads.
- 10B aktive Parameter - niedrigste aktive Parameterzahl unter Frontier-Modellen
- $0,30/M Input-Token - 1/50 des gängigen Flaggschiff-Preises
- SWE-Pro 56,22% - starke agentische Coding-Leistung
- 100 Token/Sekunde Durchsatz für schnelle Inferenz
- Selbstlernende Architektur, die sich über die Zeit verbessert
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