Gemma 4 vs MiniMax M2.7
Gemma 4 vs MiniMax M2.7: redeneerdiepte vs kostenefficiëntie
Googles Gemma 4 en MiniMax M2.7 bieden verschillende waarden. Gemma leidt in wiskundig redeneren (89,2% AIME), multimodaal en edge-deployment. MiniMax leidt in kostenefficiëntie ($0,30/M tokens), snelheid (100 TPS) en zelfevoluerend trainen. Hier is de volledige vergelijking.
Snel oordeel
Wanneer welk model kiezen
Beide zijn uitstekend. De juiste keuze hangt af van je use case en budget.
Kies Gemma 4 wanneer
Je wiskundig redeneren, multimodaal, edge-deployment of langere context nodig hebt
Gemma 4 blinkt uit in wiskundig redeneren (89,2% AIME), multimodaal begrip (76,9% MMMU Pro) en biedt het breedste deployment-bereik van 2,3B edge-modellen tot het 31B vlaggenschip. 256K contextvenster en Apache 2.0-licentie voor maximale flexibiliteit.
Ideaal voor: wiskundebijles, documentanalyse, on-device AI, multimodale toepassingen en taken die langere contextvensters vereisen.
Kies MiniMax M2.7 wanneer
Je kostenefficiëntie, snelheid of zelfevoluerende mogelijkheden nodig hebt
MiniMax M2.7 is nr. 1 op de Artificial Analysis Intelligence Index (score 50/100). Met $0,30/M input-tokens en ~100 TPS is het het meest kostenefficiënte hoogwaardige model. Zijn zelfevoluerend trainen bereikt 30% verbetering door modelondersteund trainen.
Ideaal voor: API-deployments met hoog volume, kostengevoelige toepassingen, realtime-inferentie en teams die zelfevoluerende AI verkennen.
Google DeepMind
Gemma 4 31B Dense
Nr. 3 op Arena AI. 89,2% AIME, 80% LiveCodeBench, 76,9% MMMU Pro. Dense-architectuur met 256K context.
30,7B parameters, allemaal actief. Beste kwaliteit voor redeneren, coderen en multimodale taken.
Google DeepMind
Gemma 4 26B A4B MoE
Bijna 31B-kwaliteit tegen 4B inferentiekosten. 88,3% AIME, 77,1% LiveCodeBench. 256K context.
25,2B totaal, 3,8B actief per token. 128 experts, 8 actief + 1 gedeeld.
MiniMax
MiniMax M2.7
Nr. 1 Artificial Analysis Intelligence Index. 230B totaal, 10B actief. Zelfevoluerend trainen met 30% verbetering.
256 lokale experts, 8 geactiveerd per token, 62 lagen. $0,30/M input-tokens, ~100 TPS doorvoer.
MiniMax
MiniMax M2.7 Self-Evolution
Het model traint zichzelf. 30% verbetering door zelfevolutie. Baanbrekende aanpak voor modeltraining.
Zelfevoluerende trainingslus waarbij het model trainingsdata genereert en eigen output evalueert voor continue verbetering.
Directe vergelijking
Waar elk model wint
Categorie voor categorie: sterke en zwakke punten.
Wiskundig redeneren: Gemma wint
Gemma 4 31B: 89,2% AIME 2026. MiniMax M2.7 richt zich op algemene intelligentie in plaats van wiskundespecifieke benchmarks. Gemma heeft een duidelijk redeneervoordeel.
Kostenefficiëntie: MiniMax wint
MiniMax M2.7: $0,30/M input-tokens. In deze prijsklasse is MiniMax een van de meest kostenefficiënte hoogwaardige modellen.
Inferentiesnelheid: MiniMax wint
MiniMax M2.7: ~100 TPS. Met slechts 10B actieve parameters per token bereikt MiniMax uitzonderlijke doorvoer voor realtime-toepassingen.
Multimodaal: Gemma wint
Gemma 4: 76,9% MMMU Pro met native vision-encoder. Gemma's multimodale mogelijkheden zijn volwassener en beter gebenchmarkt.
Contextvenster: Gemma wint
Gemma 4: 256K tokens. MiniMax M2.7: 200K tokens. Gemma heeft een licht voordeel bij maximale contextlengte.
Edge-deployment: Gemma wint
Gemma 4 heeft E2B (2,3B) en E4B (4,5B) edge-modellen met native audio. MiniMax M2.7's 230B totaalmodel is alleen voor servers.
Architectuurvergelijking
Traditioneel trainen vs zelfevoluerende AI
Gemma 4 gebruikt bewezen trainingsmethoden op grote schaal. MiniMax M2.7 is pionier in zelfevoluerend trainen waarbij het model zichzelf traint.
Gemma 4 31B Dense
- 30,7B totale parameters, allemaal actief per token
- Dense-architectuur voor maximale kwaliteit
- 256K contextvenster
- Native multimodaal (tekst + afbeelding)
- Apache 2.0-licentie
MiniMax M2.7
- 230B totale parameters, 10B actief per token
- 256 lokale experts, 8 geactiveerd per token, 62 lagen
- Zelfevoluerend: model traint zichzelf (30% verbetering)
- Nr. 1 op Artificial Analysis Intelligence Index (50/100)
- $0,30/M input-tokens, ~100 TPS
Benchmarks
Volledige benchmarkvergelijking
Directe benchmarkresultaten voor redeneren, coderen, efficiëntie en deployment.
Gemma leidt in redeneren, multimodaal en edge-deployment. MiniMax leidt in kostenefficiëntie en inferentiesnelheid. De keuze hangt af van je prioriteiten.
Wiskunde: Gemma 4 31B (89,2% AIME) - duidelijke redeneerleider
Kosten: MiniMax M2.7 ($0,30/M input) - extreme kostenefficiëntie
Snelheid: MiniMax M2.7 (~100 TPS) - snelste inferentie onder vergelijkbare modellen
Intelligence Index: MiniMax M2.7 nr. 1 op Artificial Analysis (50/100)
Directe vergelijking
Gemma 4 vs MiniMax M2.7 op belangrijke benchmarks
Directe vergelijking op de belangrijkste evaluatiebenchmarks.
| Benchmark | Gemma 4 31B Dense 31B | Gemma 4 26B MoE 4B actief 26B | MiniMax M2.7 MoE 10B actief 230B | M2.7 Self-Evolved +30% verbetering Evo |
|---|---|---|---|---|
MMLU Pro Kennis & redeneren | 85.2% | 82.6% | 80.5% | 82.0% |
AIME 2026 Wiskunde | 89.2% | 88.3% | 72.0% | 76.0% |
LiveCodeBench v6 Codegeneratie | 80.0% | 77.1% | 74.0% | 77.0% |
SWE-Bench Pro Agentisch coderen | - | - | 56.22% | - |
MMMU Pro Multimodaal | 76.9% | 73.8% | 68.0% | 71.0% |
Arena AI ELO Menselijke voorkeur | 1452 | 1441 | - | - |
Intelligence Index Artificial Analysis | - | - | 50/100 (#1) | - |
Inference Speed Tokens per seconde | - | - | ~100 TPS | ~100 TPS |
API Cost Per miljoen input-tokens | - | - | $0.30 | $0.30 |
Context Window Max. tokens | 256K | 256K | 200K | 200K |
Active params Per token | 30.7B | 3.8B | 10B | 10B |
License Commercieel gebruik | Apache 2.0 | Apache 2.0 | Open Weights | Open Weights |
Data van officiële modelkaarten en onafhankelijke evaluaties. Scores kunnen variëren per methodologie.
Self-Evolution
Zelfevoluerende AI: de baanbrekende aanpak van MiniMax M2.7
MiniMax M2.7 is pionier in zelfevoluerend trainen waarbij het model eigen trainingsdata genereert en output evalueert. Dit bereikt 30% verbetering ten opzichte van basistraining, wijzend naar een toekomst waarin modellen zichzelf continu verbeteren.
- Zelfevoluerend trainen: model traint zichzelf voor 30% verbetering
- Nr. 1 op Artificial Analysis Intelligence Index (score 50/100)
- 256 lokale experts, 8 geactiveerd per token, 62 lagen
Redeneren & visie
Wiskundig redeneren en multimodaal: Gemma 4's grootste troeven
Gemma 4's 89,2% op AIME 2026 en 76,9% op MMMU Pro zijn topprestaties. Voor taken die diep wiskundig redeneren of visueel begrip vereisen, is Gemma 4 de sterkere keuze.
- AIME 2026: Gemma 4 89,2% - eersteklas wiskundig redeneren
- MMMU Pro: Gemma 4 76,9% - native multimodale visie
- Edge-modellen: E2B (2,3B) en E4B (4,5B) met native audio
Kosten & snelheid
Extreme kostenefficiëntie: MiniMax M2.7 voor $0,30/M tokens
MiniMax M2.7's $0,30/M input-tokens en ~100 TPS doorvoer maken het het meest kostenefficiënte hoogwaardige model. Voor deployments met hoog volume waar kosten belangrijk zijn, biedt MiniMax uitzonderlijke waarde.
- MiniMax M2.7: $0,30/M input-tokens - extreme kostenefficiëntie
- ~100 TPS doorvoer met slechts 10B actieve parameters
- Gemma 4: Apache 2.0 voor zelfgehoste deployments zonder API-kosten
Probeer beide
Test de modellen zelf
De beste vergelijking is praktijkervaring.
Gemma 4 bronnen
Aan de slag met Gemma 4
Alles wat je nodig hebt om te beginnen met Gemma 4.
MiniMax M2.7 bronnen
Meer over MiniMax M2.7
Officiële MiniMax M2.7 bronnen en documentatie.
Open modellandschap
De beste open modellen van 2026
Gemma 4 en MiniMax M2.7 vertegenwoordigen verschillende prioriteiten in open AI, maar het zijn niet de enige opties.
Probeer Gemma 4
Ervaar de sterke punten van Gemma 4 zelf
Probeer Gemma 4 gratis en ontdek hoe het presteert op jouw taken. Wiskundig redeneren, multimodaal begrip en edge-deployment zijn de grootste troeven.