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Minimax M3.1 Flash (high) vs GLM 5.3 (low)

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 $0.215. GLM 5.3 (low) ist schneller mit 15.18s vs 34.00s, mit Erfolgsraten von 56.5% vs 63.8%.

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
#233
Gesamte Ausgabe-Token
28,106
Antwortzeit (Durchschnitt)
15.18s
Gesamtkosten
$0.215
Empfohlenes Modell GLM 5.3 (low)

Es hat hier die beste Punktzahl (6.5) und antwortet etwa 2.2x 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 5.3 GLM 5.3 low Veröffentlichung: 2026-08-20
Punktzahl 6.5 6.5
Rang #228 #233
Zuverlässigkeit 10.0 10.0
Konsistenz 7.2 8.3
Versuche 69/69 69/69
Korrekte Tests
Erfolgsquote pro Versuch 56.5% 63.8%
Instabile Tests 8 5
Gesamtläufe 69 69
Kosten pro Ergebnis 0.000 3.923
Gesamtkosten $0.000 $0.215
Eingabepreis $0.000 / 1M $0.070 / 1M
Ausgabepreis $0.000 / 1M $7.000 / 1M
Preis für Cache-Lesen k. A. $0.065 / 1M
Preis für Cache-Schreiben k. A. k. A.
Gesamte Eingabe-Token 357,984 247,871
Ausgabe-Token 70,004 10,791
Denk-Token 209,434 17,315
Antwortzeit (Durchschnitt) 34.00s 15.18s
Antwortzeit (Maximum) 280.72s 83.60s
Antwortzeit (Gesamt) 781.92s 349.06s
Parameter - 744B insgesamt (40B aktiv)
Verfügbarkeit Geschlossen Geschlossen

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

#233 GLM 5.3

low
Kosten
$0.007
Zeit
28.4s
Token
1,599 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 5.3 6.2 6.9 55.6% 1 21.02s 7,317 368 6,764

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