Comparaison de modèles
Llama 4 vs MiniMax M2.7 - échelle vs efficacité radicale
La famille Llama 4 de Meta offre la plus longue fenêtre de contexte des modèles ouverts (10M de tokens) et une architecture MoE à l'échelle de 400B. MiniMax M2.7 (230B au total, 10B actifs, 256 experts) atteint des performances de classe mondiale pour 1/50e du coût des modèles phares classiques. Deux approches très différentes pour le même objectif.
Performance
Comparaison directe des benchmarks
MiniMax M2.7 atteint des scores remarquables sur les benchmarks avec seulement 10B de paramètres actifs, tandis que Llama 4 offre une longueur de contexte inégalée et un écosystème open-weight éprouvé.
MiniMax M2.7 a été lancé en mars 2026 en tant que modèle auto-évolutif avec 230B de paramètres au total et seulement 10B actifs par token (8 sur 256 experts). Il obtient un score de 50 sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis et atteint 56,22% sur SWE-Pro. Llama 4 Maverick (400B, 17B actifs) rivalise sur les benchmarks généraux, tandis que la fenêtre de contexte de 10M de Scout reste inégalée.
MiniMax M2.7 : 10B de paramètres actifs pour des performances Tier-1
MiniMax M2.7 : SWE-Pro 56,22%, débit de 100 tokens/seconde
MiniMax M2.7 : 0,30$/M de tokens en entrée - 1/50e du prix des modèles phares
Maverick : MMLU Pro 80,5%, MMMU 73,4% - solide qualité générale
Scout : contexte de 10M de tokens - 50x plus long que les 200K de M2.7
MiniMax M2.7 utilise 256 experts avec 8 sélectionnés par token, le nombre d'experts le plus élevé de tout modèle MoE en production
Comparaison complète
Famille Llama 4 vs MiniMax M2.7
Résultats complets des benchmarks en raisonnement, programmation et métriques d'efficacité.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B actifs Open Weight | Llama 4 Scout 109B / 17B actifs Long contexte | MiniMax M2.7 230B / 10B actifs Efficient |
|---|---|---|---|
MMLU Pro Connaissances et raisonnement | 80.5% | 74.3% | - |
MMMU Multimodal | 73.4% | 69.4% | - |
SWE-Pro Programmation agentique | - | - | 56.22% |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50 |
Context Window Tokens max | 1M | 10M | 200K |
Total Parameters Taille du modèle | 400B | 109B | 230B |
Active Parameters Par token | 17B | 17B | 10B |
Number of Experts Routage MoE | 128 | 16 | 256 (8 selected) |
Throughput Tokens par seconde | - | - | 100 TPS |
API Input Cost Par million de tokens | Variable | Variable | $0.30 |
Données issues de la fiche officielle de Meta, du rapport technique de MiniMax et d'évaluations indépendantes.
Choisir Llama 4
Quand choisir Llama 4 plutôt que MiniMax M2.7
Llama 4 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin de fenêtres de contexte massives, de capacités multimodales éprouvées ou de modèles entièrement open-weight pour un déploiement auto-hébergé. Le contexte de 10M de Scout est 50x plus long que les 200K de M2.7.
- Contexte de 10M de tokens (Scout) - 50x plus long que les 200K de M2.7
- Entièrement open-weight pour un déploiement auto-hébergé
- MMLU Pro 80,5% - solides connaissances générales et raisonnement
- MMMU 73,4% - compréhension multimodale éprouvée
- Large support écosystème chez tous les principaux fournisseurs cloud
- Communauté open-weight mature avec des guides de fine-tuning complets, des outils de quantification et des recettes de déploiement en production éprouvées
Choisir MiniMax M2.7
Quand MiniMax M2.7 a l'avantage
MiniMax M2.7 atteint des performances de classe mondiale avec seulement 10B de paramètres actifs - le ratio le plus efficace du secteur. Son architecture auto-évolutive et ses tarifs ultra-bas en font un choix convaincant pour les charges de travail en production sensibles aux coûts.
- 10B de paramètres actifs - le plus bas parmi les modèles de pointe
- 0,30$/M de tokens en entrée - 1/50e du prix des modèles phares classiques
- SWE-Pro 56,22% - solides performances en programmation agentique
- Débit de 100 tokens/seconde pour une inférence rapide
- Architecture auto-évolutive qui s'améliore au fil du temps
- La conception MoE à 256 experts avec 8 sélectionnés par token offre la couverture spécialisée la plus large de tout modèle en production
FAQ
Questions fréquentes sur Llama 4 vs MiniMax M2.7
Réponses aux questions les plus courantes que se posent les développeurs et les équipes lorsqu'ils choisissent entre Llama 4 et MiniMax M2.7 pour des charges de travail en production et un déploiement économique.
MiniMax M2.7 utilise une architecture Mixture of Experts à 256 experts qui ne sélectionne que 8 spécialistes par token. Le modèle dispose donc de 230B de paramètres au total en termes de connaissances, mais n'en active que 10B pour chaque entrée, maintenant des coûts de calcul extrêmement bas. Le grand nombre d'experts permet à chaque token d'être routé vers des sous-réseaux hautement spécialisés, atteignant une qualité rivalisant avec des modèles ayant un nombre de paramètres actifs bien supérieur.
MiniMax M2.7 est nettement moins cher pour les charges de travail via API à 0,30$ par million de tokens en entrée, soit environ 50 fois moins que les tarifs des modèles phares classiques. Cependant, pour un déploiement auto-hébergé, les 17B de paramètres actifs de Llama 4 Maverick ne sont que modérément supérieurs aux 10B de MiniMax M2.7, donc l'écart se réduit lorsque vous possédez le matériel. La plus grande différence de coût apparaît dans l'utilisation API à haut volume où les tarifs de MiniMax M2.7 sont difficiles à battre.
Auto-évolutif désigne la capacité de MiniMax M2.7 à améliorer ses performances au fil du temps grâce à des boucles de retour d'expérience en déploiement. Contrairement aux modèles traditionnels qui restent statiques après l'entraînement, MiniMax M2.7 intègre les signaux d'utilisation réelle pour affiner son routage d'experts et la qualité de ses réponses. Le modèle que vous utilisez aujourd'hui peut donc être plus performant sur vos tâches spécifiques le mois prochain sans que vous ayez besoin de réentraîner ou de fine-tuner quoi que ce soit.
MiniMax M2.7 couvre un large éventail de tâches incluant la programmation, le raisonnement et la conversation générale. Cependant, Llama 4 Maverick a des performances démontrées plus solides sur les tâches multimodales avec 73,4% sur MMMU et les connaissances générales avec 80,5% sur MMLU Pro. MiniMax M2.7 excelle sur les benchmarks de programmation avec 56,22% sur SWE-Pro et offre des coûts d'inférence bien plus bas. Le meilleur choix dépend de si votre charge de travail est principalement du texte et du code ou nécessite une compréhension visuelle significative.
Llama 4 l'emporte nettement sur la longueur de contexte. Scout supporte 10M de tokens, soit 50 fois plus que la limite de 200K de MiniMax M2.7. Même Maverick offre 1M de tokens, soit encore 5 fois plus que MiniMax M2.7. Si votre application doit traiter de très longs documents, maintenir un historique de conversation étendu ou analyser des bases de code entières en une seule passe, Llama 4 est le choix évident dans cette comparaison.
MiniMax M2.7 fournit un accès API et a publié des détails techniques sur son architecture, mais la disponibilité de ses poids et ses conditions de licence diffèrent de l'approche entièrement open weight de Llama 4. Les modèles Llama 4 peuvent être téléchargés et auto-hébergés sous la licence communautaire Llama 3.1, donnant aux équipes un contrôle total sur le déploiement et la confidentialité des données. Consultez les dernières notes de version de MiniMax pour les informations les plus à jour sur l'accès aux poids et la licence.
Les deux modèles utilisent le Mixture of Experts mais à des échelles très différentes. Llama 4 Maverick dispose de 128 experts avec 17B de paramètres actifs sur 400B au total. MiniMax M2.7 pousse plus loin avec 256 experts et seulement 10B actifs sur 230B au total, ne sélectionnant que 8 experts par token. Le nombre plus élevé d'experts de MiniMax M2.7 permet un routage plus spécialisé, ce qui explique comment il atteint de solides performances avec moins de paramètres actifs.
MiniMax M2.7 est le meilleur choix pour les équipes à budget limité. À 0,30$ par million de tokens en entrée et un débit de 100 tokens par seconde, il offre une qualité de classe mondiale pour une fraction des coûts habituels. Llama 4 Scout et Maverick nécessitent une infrastructure GPU plus conséquente pour l'auto-hébergement en raison de leur nombre plus élevé de paramètres actifs. Cependant, si votre startup a besoin de traitement de contexte long ou de capacités multimodales, Llama 4 peut justifier l'investissement en infrastructure plus élevé.
Famille Llama 4
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