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Mercury 2.5 vs MiniMax M2.5 (medium)

MiniMax M2.5 (medium) 平均分领先,为 4.3 vs 4.1。 Mercury 2.5 benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.440。 Mercury 2.5 更快,为 5.10s vs 102.32s,通过率为 24.6% vs 42.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#397
总输出令牌
89,958
响应时间(平均)
5.10s
总成本
$0.026
排名
#393
总输出令牌
284,991
响应时间(平均)
102.32s
总成本
$0.440
推荐模型 Mercury 2.5

它的得分接近这里的最高分(4.1 vs 4.3),同时成本比MiniMax M2.5 (medium)低约 16.9 倍。

详细对比

指标 Mercury 2.5 Mercury 2.5 none 发布日期: 2026-09-08 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数 4.1 4.3
排名 #397 #393
可靠性 10.0 9.3
一致性 7.6 6.8
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 24.6% 42.0%
不稳定测试 7 9
总运行次数 69 69
每个结果成本 1.298 7.104
总成本 $0.026 $0.440
输入价格 $0.040 / 1M $0.270 / 1M
输出价格 $0.150 / 1M $1.080 / 1M
缓存读取价格 $0.004 / 1M $0.027 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 311,488 188,239
输出令牌 89,958 27,822
推理令牌 0 262,674
响应时间(平均) 5.10s 102.32s
响应时间(最大) 63.41s 600.81s
响应时间(总计) 117.24s 1637.05s
参数量 ~100B 230B 总计 (10B 激活)
开放状态 闭源 权重可用

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#397 Mercury 2.5

none
成本
$0.001
时间
2.7s
令牌
2,749 tok

#393 MiniMax M2.5

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Mercury 2.5 3.7 7.0 22.2% 1 12.50s 7,888 61,297 0
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177

切换对比组合