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MiniMax M2.7 (medium) vs Qwen3.5-9B

MiniMax M2.7 (medium) が平均スコアでリードし、5.0 vs 4.9 です。 Qwen3.5-9B の benchmark コストが低く、$0.041 vs $0.326 です。 Qwen3.5-9B の方が高速で、37.19s vs 50.32s です、成功率は 44.9% vs 18.8% 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: 2026-10-12

比較対象モデル

順位
#320
合計出力トークン
170,899
応答時間(平均)
50.32s
合計コスト
$0.326
順位
#331
合計出力トークン
70,427
応答時間(平均)
37.19s
合計コスト
$0.041
おすすめモデル Qwen3.5-9B

スコアはここでの最高値に近く(4.9 vs 5.0)、MiniMax M2.7 (medium) より約 8.0 倍低コストです。

詳細比較

指標 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium リリース: 2026-03-18 Qwen3.5-9B Qwen3.5-9B none リリース: 2026-03-02
スコア 5.0 4.9
順位 #320 #331
信頼性 10.0 9.8
一貫性 6.4 9.7
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 44.9% 18.8%
不安定なテスト 10 1
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 5.279 1.022
合計コスト $0.326 $0.041
入力価格 $0.210 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.840 / 1M $0.150 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.042 / 1M 該当なし
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 277,130 307,670
出力トークン 45,188 70,427
推論トークン 129,163 0
応答時間(平均) 50.32s 37.19s
応答時間(最大) 198.82s 433.02s
応答時間(合計) 1107.03s 855.27s
パラメータ 230B 総数 (10B アクティブ) 9B
公開状況 重み公開 オープンソース

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.

#320 MiniMax M2.7

medium
コスト
$0.022
時間
22.8s
トークン
9,250 tok

#331 Qwen3.5-9B

none
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
MiniMax M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841
Qwen3.5-9B 3.9 7.8 11.1% 1 5.60s 7,913 1,042 0

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