AI BENCHY
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#133

MiniMax M2.7

Minimax Veröffentlichung: 2026-03-18 Getestet am: 2026-05-21 23:52 minimax/minimax-m2.7::medium

Zusammenfassung

MiniMax M2.7 erreicht 5.0 bei AI BENCHY und liegt auf #133. Das Modell hat 8.3 Zuverlässigkeit, 46.7% Erfolgsrate, $0.104 Gesamtkosten und 29.96s durchschnittliche Antwortzeit.

Was MiniMax M2.7 besonders macht: Am stärksten ist es in Programmierung, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Befolgung von Anweisungen mit #15.

Punktzahl

5.0

Konsistenz

5.9

Gesamte Ausgabe-Token

81,525

Gesamte Eingabe-Token

0

Eingabepreis

$0.279 / 1M

Ausgabepreis

$1.200 / 1M

Korrekte Tests

Falsche Tests: 16

Erfolgsquote pro Versuch: 46.7%

Instabile Tests

10

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

29.96s

Antwortzeit (Maximum): 117.04s

Antwortzeit (Gesamt): 569.33s

Generation showcase

Hamster playing table tennis

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

#133 MiniMax M2.7

medium
Cost
$0.022
Time
22.8s
Tokens
9,250 tok

Testverlauf

Getestet am Punktzahl Zuverlässigkeit Korrekte Tests Gesamtkosten Vergleichen
2026-06-04 13:26 Neuer Test hinzugefügt 5.3 7.8 $0.124 Vergleichen
2026-05-21 23:52 Suite geändert 5.0 8.3 $0.104 Aktueller Lauf
2026-04-11 01:44 Erster erfasster Lauf 5.3 k. A. $0.091 Vergleichen

Dieser Lauf nutzte eine andere Benchmark-Suite. Berücksichtige Suite-Änderungen bei der historischen Einordnung.

Diagramme

Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie Punktzahl Konsistenz Korrekte Tests
Anti-KI-Tricks 7.9 6.3
Programmierung 6.7 9.6
Kombiniert 4.7 1.6
Datenanalyse und -extraktion 6.3 5.8
Domänenspezifisch 3.0 10.0
Allgemeine Intelligenz 3.9 2.5
Befolgung von Anweisungen 3.8 1.6
Rätsellösen 3.5 4.4
Werkzeugaufrufe 4.7 1.6
Allgemeinwissen 3.0 10.0

Verglichene Modelle