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LFM3-1.7B (default) vs MiniMax M2.5 (medium)

MiniMax M2.5 (medium) が平均スコアでリードし、4.3 vs 4.1 です。 LFM3-1.7B (default) の benchmark コストが低く、$0.084 vs $0.440 です。 LFM3-1.7B (default) の方が高速で、16.99s vs 102.32s です、成功率は 34.8% vs 42.0% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-11-10

比較対象モデル

順位
#430
合計出力トークン
329,997
応答時間(平均)
16.99s
合計コスト
$0.084
順位
#425
合計出力トークン
284,991
応答時間(平均)
102.32s
合計コスト
$0.440
おすすめモデル LFM3-1.7B (default)

スコアはここでの最高値に近く(4.1 vs 4.3)、MiniMax M2.5 (medium) より約 5.3 倍低コストです。

詳細比較

指標 LFM3-1.7B LFM3-1.7B default リリース: 2026-11-06 無料で利用可能 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium リリース: 2026-02-12
スコア 4.1 4.3
順位 #430 #425
信頼性 10.0 9.3
一貫性 8.2 6.8
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 34.8% 42.0%
不安定なテスト 5 9
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 1.672 7.104
合計コスト $0.084 $0.440
入力価格 $0.080 / 1M $0.270 / 1M
出力価格 $0.200 / 1M $1.080 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.020 / 1M $0.027 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし 該当なし
合計入力トークン 219,830 188,239
出力トークン 5,711 27,822
推論トークン 324,286 262,674
応答時間(平均) 16.99s 102.32s
応答時間(最大) 56.52s 600.81s
応答時間(合計) 390.77s 1637.05s
パラメータ 1.7B 230B 総数 (10B アクティブ)
公開状況 重み公開 重み公開

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

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

#430 LiquidAI: LFM3-1.7B

default
OpenRouter returned no showcase content (finish_reason: length).
コスト
$0.002
時間
23.3s
トークン
8,320 tok

#425 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
LFM3-1.7B 2.9 10.0 0.0% 0 26.48s 7,461 0 73,728
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

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