性能
直接対決ベンチマーク比較
MiniMax M2.7 はわずか10Bアクティブパラメータで驚異的なベンチマークスコアを達成し、Llama 4 は他に類を見ないコンテキスト長と実績あるオープンウェイトエコシステムを提供します。
MiniMax M2.7 は2026年3月に自己進化モデルとして登場しました。総パラメータ230B、トークンあたり10Bアクティブ（256エキスパートから8つを選択）。Artificial Analysis Intelligence Index で50を獲得し、SWE-Pro で56.22%を達成しています。Llama 4 Maverick（400B、17Bアクティブ）は汎用ベンチマークで競争し、Scout の10Mコンテキストウィンドウは他に類を見ません。
MiniMax M2.7：10BアクティブパラメータでTier-1性能を達成
MiniMax M2.7：SWE-Pro 56.22%、スループット100トークン/秒
MiniMax M2.7：入力100万トークンあたり$0.30 - フラッグシップモデルの50分の1の価格
Maverick：MMLU Pro 80.5%、MMMU 73.4% - 強力なオールラウンド品質
Scout：10Mトークンのコンテキスト - M2.7 の200Kの50倍
完全比較
Llama 4 ファミリー vs MiniMax M2.7
推論、コーディング、効率性指標の完全なベンチマーク結果です。
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17Bアクティブ オープンウェイト | Llama 4 Scout 109B / 17Bアクティブ 長文コンテキスト | MiniMax M2.7 230B / 10Bアクティブ 高効率 |
|---|---|---|---|
MMLU Pro 知識と推論 | 80.5% | 74.3% | - |
MMMU マルチモーダル | 73.4% | 69.4% | - |
SWE-Pro エージェントコーディング | - | - | 56.22% |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50 |
Context Window 最大トークン数 | 1M | 10M | 200K |
Total Parameters モデルサイズ | 400B | 109B | 230B |
Active Parameters トークンあたり | 17B | 17B | 10B |
Number of Experts MoE ルーティング | 128 | 16 | 256（8選択） |
Throughput トークン/秒 | - | - | 100 TPS |
API Input Cost 100万トークンあたり | 変動 | 変動 | $0.30 |
データは Meta 公式モデルカード、MiniMax の技術レポート、独立評価に基づきます。
Llama 4 を選ぶ
MiniMax M2.7 より Llama 4 を選ぶべきとき
大規模コンテキストウィンドウ、実績あるマルチモーダル機能、セルフホストデプロイ向けの完全オープンウェイトモデルが必要な場合は Llama 4 が適しています。Scout の10Mコンテキストは M2.7 の200Kの50倍です。
- 10Mトークンのコンテキスト（Scout）- M2.7 の200Kの50倍
- セルフホストデプロイ向けに完全オープンウェイト
- MMLU Pro 80.5% - 強力な汎用知識と推論
- MMMU 73.4% - 実績あるマルチモーダル理解
- 主要クラウドプロバイダー全体で幅広いエコシステムサポート
MiniMax M2.7 を選ぶ
MiniMax M2.7 が優位なとき
MiniMax M2.7 はわずか10Bアクティブパラメータでフロンティアクラスの性能を達成 - 業界で最も効率的な比率です。自己進化アーキテクチャと超低価格により、コスト重視の本番ワークロードに魅力的な選択肢です。
- 10Bアクティブパラメータ - フロンティアモデル中最少のアクティブ数
- 入力100万トークンあたり$0.30 - 主要フラッグシップの50分の1の価格
- SWE-Pro 56.22% - 強力なエージェントコーディング性能
- 100トークン/秒のスループットで高速推論
- 時間とともに改善する自己進化アーキテクチャ
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