성능
직접 벤치마크 비교
MiniMax M2.7은 10B 활성 파라미터만으로 놀라운 벤치마크 점수를 달성하며, Llama 4는 비교 불가한 컨텍스트 길이와 검증된 오픈 웨이트 생태계 지원을 제공합니다.
MiniMax M2.7은 2026년 3월에 총 230B 파라미터, 토큰당 10B 활성(256개 전문가 중 8개)의 자기 진화 모델로 출시되었습니다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 50점, SWE-Pro에서 56.22%를 달성합니다. Llama 4 Maverick(400B, 17B 활성)은 일반 벤치마크에서 경쟁하며, Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우는 여전히 비교 불가합니다.
MiniMax M2.7: 10B 활성 파라미터로 Tier-1 성능 달성
MiniMax M2.7: SWE-Pro 56.22%, 초당 100 토큰 처리량
MiniMax M2.7: 입력 100만 토큰당 $0.30 - 플래그십 모델 가격의 1/50
Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4% - 강력한 올라운드 품질
Scout: 1,000만 토큰 컨텍스트 - M2.7의 200K보다 50배 길다
전체 비교
Llama 4 패밀리 vs MiniMax M2.7
추론, 코딩, 효율성 지표에 걸친 전체 벤치마크 결과.
| Benchmark | Llama 4 Maverick 400B / 17B 활성 오픈 웨이트 | Llama 4 Scout 109B / 17B 활성 장문맥 | MiniMax M2.7 230B / 10B 활성 효율적 |
|---|---|---|---|
MMLU Pro 지식 및 추론 | 80.5% | 74.3% | - |
MMMU 멀티모달 | 73.4% | 69.4% | - |
SWE-Pro 에이전틱 코딩 | - | - | 56.22% |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50 |
Context Window 최대 토큰 | 1M | 10M | 200K |
Total Parameters 모델 크기 | 400B | 109B | 230B |
Active Parameters 토큰당 | 17B | 17B | 10B |
Number of Experts MoE 라우팅 | 128 | 16 | 256 (8개 선택) |
Throughput 초당 토큰 | - | - | 100 TPS |
API Input Cost 100만 토큰당 | 상이 | 상이 | $0.30 |
Meta 공식 모델 카드, MiniMax 기술 보고서, 독립 평가 데이터 기반.
Llama 4 선택
MiniMax M2.7 대신 Llama 4를 선택해야 할 때
대규모 컨텍스트 윈도우, 검증된 멀티모달 기능, 셀프 호스팅 배포를 위한 완전한 오픈 웨이트 모델이 필요하다면 Llama 4가 더 나은 선택입니다. Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트는 M2.7의 200K보다 50배 깁니다.
- 1,000만 토큰 컨텍스트 (Scout) - M2.7의 200K보다 50배 길다
- 셀프 호스팅 배포를 위한 완전한 오픈 웨이트
- MMLU Pro 80.5% - 강력한 일반 지식 및 추론
- MMMU 73.4% - 검증된 멀티모달 이해
- 모든 주요 클라우드 제공업체에서의 폭넓은 생태계 지원
MiniMax M2.7 선택
MiniMax M2.7이 우위를 보이는 경우
MiniMax M2.7은 10B 활성 파라미터만으로 프론티어급 성능을 달성합니다 - 업계에서 가장 효율적인 비율입니다. 자기 진화 아키텍처와 초저가 가격은 비용에 민감한 프로덕션 워크로드에 매력적입니다.
- 10B 활성 파라미터 - 프론티어 모델 중 가장 낮은 활성 수
- 입력 100만 토큰당 $0.30 - 주류 플래그십 가격의 1/50
- SWE-Pro 56.22% - 강력한 에이전틱 코딩 성능
- 빠른 추론을 위한 초당 100 토큰 처리량
- 시간이 지남에 따라 개선되는 자기 진화 아키텍처
Llama 4 패밀리
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