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J'ai découvert MimiMax M2.7, qui semble équivalent à GLM-5 pour un tiers du prix
#JaiDécouvert la sortie de MiniMax M2.7 le 18 mars 2026 : https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en.
Pour donner du contexte, j'utilise depuis le 12 mars 2026 les modèles GLM-5, Kimi K2.5 et MiniMax M2.5 via l'offre OpenCode Go. Je n'ai pas comparé rigoureusement ces modèles avec Sonnet 4.6 et Opus 4.6, mais pour le moment, je suis satisfait de ces modèles. J'ai même l'impression que MiniMax M2.5, le moins cher, suffit pour la majorité de mes besoins.
J'ai lu l'article "MiniMax M2.7 Review: Is It Worth the Hype?", mais c'est finalement MiniMax M2.7: Everything you need to know qui m'a été le plus utile, voici sa traduction :
MiniMax a publié MiniMax-M2.7, offrant une intelligence de niveau GLM-5 pour moins d'un tiers du coût
MiniMax-M2.7 de @MiniMax_AI obtient un score de 50 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, une amélioration de 8 points par rapport à MiniMax-M2.5, publié il y a un mois. Cette amélioration est portée par une performance améliorée sur les tâches agentiques du monde réel et une réduction des hallucinations. MiniMax-M2.7 est désormais devant MiMo-V2-Pro (Reasoning, 49) et Kimi K2.5 (Reasoning, 47), et équivalent à GLM-5 (Reasoning, 50) tout en utilisant 20% de tokens de sortie en moins et coûtant moins d'un tiers du prix pour fonctionner. MiniMax-M2.7 est un modèle uniquement raisonnement et maintient le même prix par token que MiniMax-M2.5.
Points clés :
➤ Performance solide sur les tâches agentiques du monde réel : MiniMax-M2.7 atteint un Elo GDPval-AA de 1494, une amélioration significative par rapport à MiniMax-M2.5 (1203) et devant MiMo-V2-Pro (Reasoning, 1426), GLM-5 (Reasoning, 1406) et Kimi K2.5 (Reasoning, 1283). Il reste derrière les modèles de pointe tels que GPT-5.4 (xhigh, 1667) et Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, max effort, 1606).
- Réduction des hallucinations : MiniMax-M2.7 obtient un score de +1 sur l'AA-Omniscience Index, contre -40 pour MiniMax-M2.5. Cela le place en compétition avec GPT-5.2 (xhigh, -1) et GLM-5 (Reasoning, +2), et bien devant Kimi K2.5 (Reasoning, -8). L'amélioration par rapport à M2.5 est entièrement due à la réduction des hallucinations, ce qui signifie que le modèle est plus susceptible de s'abstenir de répondre lorsqu'il ne connaît pas la réponse, plutôt que de deviner. M2.7 atteint un taux d'hallucination de 34%, inférieur à Claude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, max effort, 46%) et Gemini 3.1 Pro Preview (50%).
- Gains sur la plupart des évaluations par rapport à MiniMax-M2.5 : En dehors des améliorations du GDPval-AA et de l'AA-Omniscience notées ci-dessus, MiniMax-M2.7 progresse en HLE (+9 p.p.), TerminalBench Hard (+5 p.p.), SciCode (+4 p.p.), IFBench (+4 p.p.), GPQA (+3 p.p.) et LCR (+3 p.p.). Nous avons constaté une régression notable en τ²-Bench (-11 p.p.).>
- Utilisation accrue de tokens : MiniMax-M2.7 a utilisé environ 87M tokens de sortie pour exécuter l'Artificial Analysis Intelligence Index, en hausse de 55% par rapport à MiniMax-M2.5 (environ 56M). Il reste plus efficace en tokens que d'autres modèles tels que GLM-5 (Reasoning, 110M) et Kimi K2.5 (Reasoning, environ 89M).
- Rentabilité de pointe : MiniMax-M2.7 a coûté 176 $ pour exécuter l'Artificial Analysis Intelligence Index, maintenant le même prix de 0,30 $/1,20 $ par million de tokens d'entrée/sortie que M2.5. Cela le place sur la frontière de Pareto de notre graphique Intelligence vs. Coût. À titre de référence, GLM-5 (Reasoning) a coûté 547 $ à intelligence équivalente, Kimi K2.5 (Reasoning) 371 $, et Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) 278 $.
Détails clés du modèle :
- Fenêtre de contexte : 200K tokens (équivalent à MiniMax-M2.5).
- Tarification : 0,30 $/1,20 $ par million de tokens d'entrée/sortie (inchangé par rapport à MiniMax-M2.5).
- Disponibilité : API propriétaire MiniMax uniquement.
- Modalité : Entrée et sortie de texte uniquement (pas de multimodalité).
- Licence : MiniMax n'a pas annoncé si MiniMax-M2.7 sera en open weights. MiniMax-M2.5 est disponible sous licence MIT.
MiniMax M2.7 a été intégré dans l'offre OpenCode Go, par conséquent, je vais tester ce modèle dans mes projets OpenCode.
Journal du vendredi 09 janvier 2026 à 10:11
Dans Nouvelles sur l’IA de décembre 2025 #JaiDécouvert METR - Model Evaluation & Threat Research :
Claude Opus 4.5 rejoint la maintenant célèbre évaluation du METR. Il prend largement la tête (sachant que ni Gemini 3 Pro, ni ChatGPT 5.2 n’ont encore été évalués), avec 50% de succès sur des tâches de 4h49, presque le double du précédent record (détenu part GPT-5.1-Codex-Max, avec 50% de succès sur des tâches de 2h53). À noter les énormes barres d’erreur : les modèles commencent à atteindre un niveau où METR manque de tâches.
Article Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/MMLU
METR is a research nonprofit which evaluates frontier AI models to help companies and wider society understand AI capabilities and what risks they pose.
Site officiel : https://www.swebench.com
Article Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model_benchmark
Les LLM Benchmark sont utilisés par les leaderboard du type LLM-Stats.com.
Quelques exemples de LLM Benchmark :
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