🤖 MiniMax M2.7 vs DeepSeek V3
อัปเดต: 25 พฤษภาคม 2569 | ที่มา: OpenRouter & deepseek.com
🎯 คืออะไร?
Next-generation LLM สำหรับ autonomous real-world productivity — multi-agent collaboration + self-evolution
MoE model 685B params — flagship chat model จาก DeepSeek, ออกแบบสำหรับ reasoning + coding ขั้นสูง
💰 ราคา (USD ต่อ 1M tokens)
Input
$0.279
Output
$1.20
📊 Specs
Architecture: —
Parameters: —
Context: ~200K tokens
Max Output: 131,072 tokens
Focus: Autonomous / Agent
⚙️
Architecture: MoE
Parameters: 685B
Context: 163,840 tokens
Max Output: 16,384 tokens
Focus: Reasoning / Coding
⚡ Features
Multi-agent collaboration ✅
Self-evolution capability ✅
Plan, execute, refine tasks
131K max output
Production-grade performance
→
Mixture-of-Experts (MoE) 685B
Deep reasoning
Code generation & debugging
Multilingual support
Open-source weights (V3)
🏆 เปรียบเทียบตามหมวด
ราคา Input: ★★★☆☆
ราคา Output: ★★☆☆☆
Context: ★★★☆☆
Agentic: ★★★★★
Output Size: ★★★★★
⭐
ราคา Input: ★★★★☆
ราคา Output: ★★★★☆
Context: ★★★☆☆
Reasoning: ★★★★★
Open-Source: ★★★★★
| หัวข้อ |
MiniMax M2.7 |
DeepSeek V3 |
ผู้ชนะ |
| Input (per 1M) |
$0.279 |
$0.20 |
DeepSeek ถูกกว่า 28% |
| Output (per 1M) |
$1.20 |
$0.77 |
DeepSeek ถูกกว่า 36% |
| Context Window |
~200K tokens |
163,840 tokens |
MiniMax มากกว่า 22% |
| Max Output |
131,072 tokens ✅ |
16,384 tokens |
MiniMax มากกว่า 8x |
| Multi-Agent |
✅ Built-in |
— |
MiniMax ชัดเจน |
| Open-Source |
❌ |
✅ (V3) |
DeepSeek ชัดเจน |
| MoE Architecture |
— |
✅ 685B params |
DeepSeek |
| Max Output Size |
131K tokens |
16K tokens |
MiniMax ชนะ 8x |
🎯 เลือกดังนี้:
เลือก MiniMax M2.7 ถ้า:
🤖 ต้องการ multi-agent collaboration
📤 ต้องการ output ยาวมาก (131K)
🔄 ต้องการ self-improving model
📝 งาน autonomous productivity
เลือก DeepSeek V3 ถ้า:
💰 ต้องการราคาถูกกว่า
🧠 งาน reasoning / math ขั้นสูง
💻 งาน coding ขั้นสูง
🔓 ต้องการ open-source weights
💡 สรุป
MiniMax M2.7 แพงกว่าเล็กน้อย แต่เด่นเรื่อง output ยาวมาก (131K) + multi-agent
DeepSeek V3 ถูกกว่า + open-source + MoE 685B เหมาะกับ reasoning/coding
ราคา: DeepSeek ถูกกว่า ~28-36%
Output size: MiniMax ชนะ 8x (131K vs 16K)
Open-source: DeepSeek V3 | Multi-agent: MiniMax
🔥 งาน long output + agentic → MiniMax | งาน reasoning + budget → DeepSeek V3
📝 หมายเหตุ:
• ราคา DeepSeek V3 จาก deepseek.com/api หรือ OpenRouter
• DeepSeek V3 (0324) เป็น open-weight MoE model ขนาด 685B
• MiniMax M2.7 ยังไม่เปิด open-source weights
• "DeepSeek 4" อาจหมายถึง DeepSeek V3 หรือ model อื่นที่ยังไม่ออก — ถ้ามี DeepSeek R2 หรือ model ใหม่กว่า บอกได้เลยครับ