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
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 | $0.30 |
Données issues de la fiche officielle de Meta, du rapport technique de MiniMax et d'évaluations indépendantes.
Choisir Llama 4
Quand choisir Llama 4 plutôt que MiniMax M2.7
Llama 4 est le meilleur choix lorsque vous avez besoin de fenêtres de contexte massives, de capacités multimodales éprouvées ou de modèles entièrement open-weight pour un déploiement auto-hébergé. Le contexte de 10M de Scout est 50x plus long que les 200K de M2.7.
- Contexte de 10M de tokens (Scout) - 50x plus long que les 200K de M2.7
- Entièrement open-weight pour un déploiement auto-hébergé
- MMLU Pro 80,5% - solides connaissances générales et raisonnement
- MMMU 73,4% - compréhension multimodale éprouvée
- Large support écosystème chez tous les principaux fournisseurs cloud
Choisir MiniMax M2.7
Quand MiniMax M2.7 a l'avantage
MiniMax M2.7 atteint des performances de classe mondiale avec seulement 10B de paramètres actifs - le ratio le plus efficace du secteur. Son architecture auto-évolutive et ses tarifs ultra-bas en font un choix convaincant pour les charges de travail en production sensibles aux coûts.
- 10B de paramètres actifs - le plus bas parmi les modèles de pointe
- 0,30$/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
Famille Llama 4
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