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MiniMax M3 (medium) vs GPT-5.6 Luna (high)

GPT-5.6 Luna (high) が平均スコアでリードし、8.0 vs 6.7 です。 GPT-5.6 Luna (high) の benchmark コストが低く、$0.118 vs $0.422 です。 GPT-5.6 Luna (high) の方が高速で、18.39s vs 77.03s です、成功率は 59.4% vs 71.0% 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: 2026-10-24

比較対象モデル

順位
#216
合計出力トークン
268,293
応答時間(平均)
77.03s
合計コスト
$0.422
順位
#113
合計出力トークン
139,395
応答時間(平均)
18.39s
合計コスト
$0.118
おすすめモデル GPT-5.6 Luna (high)

ここでは最高スコア(8.0)で、MiniMax M3 (medium) より約 3.6 倍低コストです。

詳細比較

指標 MiniMax M3 MiniMax M3 medium リリース: 2026-06-01 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high リリース: 2026-07-09
スコア 6.7 8.0
順位 #216 #113
信頼性 9.7 10.0
一貫性 8.1 8.6
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 59.4% 71.0%
不安定なテスト 5 4
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 3.381 5.882
合計コスト $0.422 $0.118
入力価格 $0.300 / 1M $0.200 / 1M
出力価格 $1.200 / 1M $1.200 / 1M
キャッシュ読み取り料金 $0.060 / 1M $0.020 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし $0.250 / 1M
合計入力トークン 166,517 197,896
出力トークン 107,386 6,211
推論トークン 217,548 133,184
応答時間(平均) 77.03s 18.39s
応答時間(最大) 431.03s 111.09s
応答時間(合計) 1694.74s 422.93s
パラメータ 428B 総数 (23B アクティブ) ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 重み公開 クローズド

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.

#216 MiniMax M3

medium
コスト
$0.012
時間
154.4s
トークン
10,018 tok

#113 GPT-5.6 Luna

high
コスト
$0.033
時間
34.2s
トークン
5,484 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 M3 6.1 6.5 55.6% 1 144.74s 5,804 6,223 32,667
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746

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