Comparación de modelos
Llama 4 vs MiniMax M2.7: escala frente a eficiencia radical
La familia Llama 4 de Meta ofrece la ventana de contexto más larga en modelos abiertos (10M tokens) y arquitectura MoE a escala de 400B. MiniMax M2.7 (230B total, 10B activos, 256 expertos) alcanza rendimiento de frontera a 1/50 del coste de los modelos insignia convencionales. Dos enfoques muy diferentes para el mismo objetivo.
Rendimiento
Comparativa directa de benchmarks
MiniMax M2.7 alcanza puntuaciones notables en benchmarks con solo 10B parámetros activos, mientras que Llama 4 ofrece longitud de contexto inigualable y soporte probado del ecosistema de pesos abiertos.
MiniMax M2.7 se lanzó en marzo de 2026 como un modelo autoevolutivo con 230B parámetros totales y solo 10B activos por token (8 de 256 expertos). Obtiene 50 en el Artificial Analysis Intelligence Index y alcanza 56.22% en SWE-Pro. Llama 4 Maverick (400B, 17B activos) compite en benchmarks generales, mientras que la ventana de contexto de 10M de Scout sigue sin rival.
MiniMax M2.7: 10B parámetros activos con rendimiento de Tier-1
MiniMax M2.7: SWE-Pro 56.22%, 100 tokens/segundo de throughput
MiniMax M2.7: $0.30/M tokens de entrada, 1/50 del precio de modelos insignia
Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4%, sólida calidad general
Scout: contexto de 10M tokens, 50x más largo que los 200K de M2.7
Comparativa completa
Familia Llama 4 vs MiniMax M2.7
Resultados completos de benchmarks en razonamiento, programación y métricas de eficiencia.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B activos Pesos abiertos | Llama 4 Scout 109B / 17B activos Contexto largo | MiniMax M2.7 230B / 10B activos Eficiente |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Conocimiento y razonamiento | 80.5% | 74.3% | - |
MMMU Multimodal | 73.4% | 69.4% | - |
SWE-Pro Programación agéntica | - | - | 56.22% |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50 |
Context Window Tokens máximos | 1M | 10M | 200K |
Total Parameters Tamaño del modelo | 400B | 109B | 230B |
Active Parameters Por token | 17B | 17B | 10B |
Number of Experts Enrutamiento MoE | 128 | 16 | 256 (8 selected) |
Throughput Tokens por segundo | - | - | 100 TPS |
API Input Cost Por millón de tokens | Varía | Varía | $0.30 |
Datos de la ficha oficial de Meta, el informe técnico de MiniMax y evaluaciones independientes.
Elige Llama 4
Cuándo elegir Llama 4 sobre MiniMax M2.7
Llama 4 es la mejor opción cuando necesitas ventanas de contexto masivas, capacidades multimodales probadas o modelos de pesos completamente abiertos para despliegue propio. El contexto de 10M de Scout es 50x más largo que los 200K de M2.7.
- Contexto de 10M tokens (Scout): 50x más largo que los 200K de M2.7
- Pesos completamente abiertos para despliegue en tu infraestructura
- MMLU Pro 80.5%: sólido conocimiento general y razonamiento
- MMMU 73.4%: comprensión multimodal probada
- Amplio soporte del ecosistema en todos los principales proveedores cloud
Elige MiniMax M2.7
Cuándo MiniMax M2.7 tiene ventaja
MiniMax M2.7 alcanza rendimiento de frontera con solo 10B parámetros activos, la ratio más eficiente del sector. Su arquitectura autoevolutiva y precios ultrabajos lo hacen atractivo para cargas de trabajo en producción sensibles al coste.
- 10B parámetros activos: la menor cantidad activa entre modelos de frontera
- $0.30/M tokens de entrada: 1/50 del precio de los modelos insignia convencionales
- SWE-Pro 56.22%: sólido rendimiento en programación agéntica
- 100 tokens/segundo de throughput para inferencia rápida
- Arquitectura autoevolutiva que mejora con el tiempo
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