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Minimax M3.1 Flash (high) vs GLM 5.1

Der Durchschnittsscore ist mit 6.5 vs 6.5 praktisch gleichauf. Minimax M3.1 Flash (high) hat die niedrigeren Benchmark-Kosten mit $0.000 vs $0.451. GLM 5.1 ist schneller mit 11.10s vs 34.00s, mit Erfolgsraten von 56.5% vs 47.8%.

Benchmarks aus AI BENCHY-Test-Suites generiert am: 2026-10-19

Verglichene Modelle

Rang
#228
Gesamte Ausgabe-Token
279,438
Antwortzeit (Durchschnitt)
34.00s
Gesamtkosten
$0.000
Rang
#234
Gesamte Ausgabe-Token
20,076
Antwortzeit (Durchschnitt)
11.10s
Gesamtkosten
$0.451
Empfohlenes Modell GLM 5.1

Es hat hier die beste Punktzahl (6.5) und antwortet etwa 3.1x schneller als Minimax M3.1 Flash (high).

Detaillierter Vergleich

Metrik Minimax M3.1 Flash Minimax M3.1 Flash high Veröffentlichung: 2026-10-19 Kostenlos verfügbar GLM 5.1 GLM 5.1 none Veröffentlichung: 2026-04-07
Punktzahl 6.5 6.5
Rang #228 #234
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.2 8.2
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 56.5% 47.8%
Instabile Tests 8 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 3.478
Gesamtkosten $0.000 $0.451
Eingabepreis $0.000 / 1M $1.400 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $4.400 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.260 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 357,984 258,956
Ausgabe-Token 70,004 20,076
Denk-Token 209,434 0
Antwortzeit (Durchschnitt) 34.00s 11.10s
Antwortzeit (Maximum) 280.72s 107.19s
Antwortzeit (Gesamt) 781.92s 255.39s
Parameter - 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Open Source

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Modell-Generierungs-Showcase

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#228 Minimax M3.1 Flash

high
Kosten
$0.000
Zeit
75.4s
Token
9,436 tok

#234 GLM 5.1

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
Kosten
$0.000
Zeit
300.0s
Token
0 tok

Top-Modelle nach Score

Score vs. Gesamtkosten

Antwortzeit (Durchschnitt)

Punktzahl vs Antwortzeit (Durchschnitt)

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Kategorieaufschlüsselung

Programmierung Punktzahl Konsistenz Erfolgsquote pro Versuch Instabile Tests Korrekte Tests Antwortzeit (Durchschnitt) Eingabe-Token Ausgabe-Token Denk-Token
Minimax M3.1 Flash 5.6 4.7 55.6% 2 36.78s 9,024 60,602 13,024
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

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