AI BENCHY 对比

inclusionAI: Ling-2.6-1T vs MiniMax: MiniMax M2.5

摘要

Ling-2.6-1T vs MiniMax M2.5 benchmark 对比：平均分几乎持平，为 4.7 vs 4.7。 Ling-2.6-1T benchmark 成本更低，为 $0.005 vs $0.303。 Ling-2.6-1T 更快，为 7.72s vs 65.37s，通过率为 14.3% vs 46.0%。

推荐模型: Ling-2.6-1T - 它在这里得分最高（4.7），同时成本比MiniMax M2.5低约 73.1 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-06-12

指标	Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none 发布日期: 2026-04-23	MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12

指标	Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none 发布日期: 2026-04-23	MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12
分数	4.7	4.7
排名	#152	#151
可靠性	不适用	10.0
一致性	10.0	6.5
测试正确
尝试通过率	14.3%	46.0%
不稳定测试	0	9
总运行次数	63	63
每个结果成本	0.000	7.900
总成本	$0.005	$0.303
输入价格	$0.075 / 1M	$0.150 / 1M
输出价格	$0.625 / 1M	$0.900 / 1M
总输入令牌	34,905	43,706
输出令牌	2,434	109,495
推理令牌	0	330,814
响应时间（平均）	7.72s	65.37s
响应时间（最大）	25.72s	251.36s
响应时间（总计）	139.00s	849.76s

Generation showcase

Hamster playing table tennis

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

#152 Ling-2.6-1T

none

No showcase result has been generated for this model yet.

Cost: $0.000
Time: -
Tokens: 0 tok

#151 MiniMax M2.5

medium

Invalid SVG

Cost: $0.000
Time: 300.0s
Tokens: 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

反AI技巧	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
Ling-2.6-1T	3.4	10.0	0.0%	0		6.55s	726	777	0
MiniMax M2.5	7.9	6.3	83.3%	2		20.82s	612	286	45,344

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
Ling-2.6-1T	3.8	10.0	0.0%	0		10.57s	813	381	0
MiniMax M2.5	3.4	9.1	0.0%	0		188.58s	6,076	357	106,177

综合	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
Ling-2.6-1T	3.0	10.0	0.0%	0		23.53s	9,030	183	0
MiniMax M2.5	4.5	2.1	66.7%	1		60.39s	21,104	740	9,713

数据解析与提取	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
Ling-2.6-1T	10.0	10.0	100.0%	0		1.37s	8,313	285	0
MiniMax M2.5	4.6	1.7	66.7%	2		7.48s	6,584	266	3,835

领域专项	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
Ling-2.6-1T	3.0	10.0	0.0%	0		1.04s	810	27	0
MiniMax M2.5	2.9	4.4	22.2%	2		237.27s	308	105,047	133,487

通用智能	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
Ling-2.6-1T	5.0	10.0	0.0%	0		20.34s	540	140	0
MiniMax M2.5	3.8	2.5	33.3%	1		6.63s	492	25	1,686

指令遵循	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
Ling-2.6-1T	6.4	10.0	50.0%	0		5.36s	732	81	0
MiniMax M2.5	7.5	10.0	50.0%	0		621ms	699	156	1,495

谜题求解	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
Ling-2.6-1T	3.1	10.0	0.0%	0		5.36s	729	131	0
MiniMax M2.5	5.3	7.2	44.4%	1		11.21s	495	1,069	9,605

工具调用	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
Ling-2.6-1T	3.0	10.0	0.0%	0		25.72s	13,212	429	0
MiniMax M2.5	10.0	10.0	100.0%	0		15.35s	7,123	269	937

常识问答	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
Ling-2.6-1T	3.0	10.0	0.0%	0		0ms	0	0	0
MiniMax M2.5	3.0	10.0	0.0%	0		80.79s	213	1,280	18,535

快速对比

切换对比组合

Ling-2.6-1TnonevsQwen3 Coder Nextmedium MiniMax M2.5mediumvsgpt-oss-120bnone免费可用 MiniMax M2.5mediumvsGPT-5.4 Nanonone Mercury 2nonevsMiniMax M2.5medium Ring-2.6-1TnonevsMiniMax M2.5medium Ling-2.6-flashnonevsMiniMax M2.5medium MiniMax M2.5mediumvsNemotron 3 Supernone免费可用 MiniMax M2.5mediumvsGLM 4.7 Flashnone CobuddymediumvsLing-2.6-1Tnone MiniMax M2.5mediumvsGPT-4o-mininone Trinity Large PreviewnonevsMiniMax M2.5medium MiniMax M2.5mediumvsQwen3.5-9Bnone