MiniMax-M2.7
Harness benchmark · measured on 15.07.2026 13:37
run-20260722-165445-4bc8a8Harness benchmark · Primary metric: Score rate (%)
Wie schlägt sich dieser Benchmark mit anderen Modellen?
Hardware
GPU: NVIDIA GB10 · 128 GB VRAM
CPU: NVIDIA Grace
RAM: 120 GB
Mainboard: ASUSTeK COMPUTER INC. GX10
Setup
Runtime: godclaw
Quantization: -
Driver: NVIDIA 590.48.01 / CUDA 13.1
Model: MiniMax-M2.7
Aufgaben (16)
| Task | Status | Points | Duration |
|---|---|---|---|
| Antwortzeit Test | passed | 26 / 50 | 8,00 s |
| Format Test | passed | 8 / 80 | 68,00 s |
| Dateisystem Setup | passed | 12 / 120 | 47,00 s |
| Daten Generierung | passed | 15 / 150 | 71,00 s |
| Parsing + Transformation | passed | 20 / 200 | 154,00 s |
| Fehlerbehandlung JSON | passed | 35 / 150 | 51,00 s |
| Python Tool Usage | passed | 22 / 220 | 139,00 s |
| PHP Tool Usage | passed | 86 / 220 | 61,00 s |
| Export + Reimport | passed | 24 / 240 | 126,00 s |
| Archivierung | passed | 96 / 180 | 31,00 s |
| Hash Berechnung | passed | 20 / 200 | 81,00 s |
| Textsuche | passed | 18 / 180 | 64,00 s |
| Idempotenz Test | passed | 22 / 220 | 206,00 s |
| Rechte Problem | passed | 145 / 220 | 34,00 s |
| Final JSON | passed | 75 / 250 | 70,00 s |
| Finale Ausgabe | passed | 234 / 300 | 11,00 s |
MiniMax-M2.7 on various hardware
All published performance runs of this model – each bubble a variant: position = prefill (X) × generation (Y), bubble size = number of runs. Closer to the top right = faster. ★ Marked gold = this benchmark.
GPUby graphics card
CPUby processor
MBby mainboard
DRVby driver
Mario Alka Administrator
Ich bin Unternehmer, Softwareentwickler und KI-Enthusiast. Seit vielen Jahren entwickle ich Unternehmenssoftware und beschäftige mich inzwischen fast täglich mit lokalen LLMs, KI-Agenten und leistungsfähiger KI-Hardware.
Mit LLM-Benchmark.de möchte ich eine Plattform schaffen, auf der Modelle, GPUs und Agenten objektiv und reproduzierbar miteinander verglichen werden.

