inclusionAI: Ling-2.6-flash vs MiniMax: MiniMax M2.7

MiniMax M2.7 (medium) 平均分领先，为 5.0 vs 4.9。 Ling-2.6-flash benchmark 成本更低，为 $0.002 vs $0.163。 Ling-2.6-flash 更快，为 10.68s vs 41.28s，通过率为 30.3% vs 45.5%。

推荐模型Ling-2.6-flash它的得分接近这里的最高分（4.9 vs 5.0），同时成本比MiniMax M2.7 (medium)低约 102.3 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-07-21

指标	Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none 发布日期: 2026-04-21	MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18

指标	Ling-2.6-flash Ling-2.6-flash none 发布日期: 2026-04-21	MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18
分数	4.9	5.0
排名	#184	#178
可靠性	10.0	10.0
一致性	9.3	6.6
测试正确
尝试通过率	30.3%	45.5%
不稳定测试	2	9
总运行次数	66	66
每个结果成本	0.024	3.906
总成本	$0.002	$0.163
输入价格	$0.010 / 1M	$0.250 / 1M
输出价格	$0.030 / 1M	$1.000 / 1M
总输入令牌	114,375	114,518
输出令牌	14,903	18,558
推理令牌	0	119,036
响应时间（平均）	10.68s	41.28s
响应时间（最大）	36.03s	196.21s
响应时间（总计）	213.51s	866.81s

Hamster playing table tennis

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

#184 Ling-2.6-flash

none

Ling-2.6-flash is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash

成本: $0.000
时间: 0.0s
令牌: 0 tok

#178 MiniMax M2.7

medium

成本: $0.022
时间: 22.8s
令牌: 9,250 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

类别:

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-flash	6.8	8.1	58.3%	1		11.81s	726	573	0
MiniMax M2.7	7.9	6.3	83.3%	2		40.32s	654	3,010	17,716

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-flash	5.3	10.0	33.3%	0		11.21s	813	381	0
MiniMax M2.7	5.7	9.1	33.3%	0		101.89s	2,961	1,231	38,841

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-flash	3.0	10.0	0.0%	0		35.69s	94,475	13,094	0
MiniMax M2.7	3.8	1.6	50.0%	2		72.12s	94,380	9,946	33,704

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-flash	6.5	10.0	50.0%	0		8.48s	8,004	246	0
MiniMax M2.7	6.3	5.8	66.7%	1		21.95s	7,152	187	5,882

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-flash	3.0	10.0	0.0%	0		4.95s	810	24	0
MiniMax M2.7	3.0	10.0	0.0%	0		19.00s	245	8	2,796

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-flash	4.0	10.0	0.0%	0		1.45s	540	109	0
MiniMax M2.7	3.9	2.5	33.3%	1		38.70s	486	92	5,204

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-flash	9.8	10.0	100.0%	0		5.52s	732	81	0
MiniMax M2.7	3.8	5.8	33.3%	1		12.80s	687	350	2,600

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-flash	2.9	7.2	11.1%	1		6.51s	729	151	0
MiniMax M2.7	5.9	7.2	55.6%	1		24.87s	675	362	7,840

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-flash	3.0	10.0	0.0%	0		18.80s	7,324	229	0
MiniMax M2.7	4.7	1.6	66.7%	1		12.05s	7,067	304	1,001

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-flash	3.0	10.0	0.0%	0		1.06s	222	15	0
MiniMax M2.7	3.0	10.0	0.0%	0		22.77s	211	3,068	3,452

快速对比

切换对比组合

North Mini Codenone免费可用vsMiniMax M2.7medium DeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7medium MiniMax M2.7mediumvsQwen3.5-9Bnone MiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5none MiniMax M2.7mediumvsGPT-4o-mininone MiniMax M2.7mediumvsQwen3 Coder Nextnone MiniMax M2.7mediumvsMistral Small 4none MiniMax M2.7mediumvsGLM 4.7 Flashnone MiniMax M2.7mediumvsNemotron 3 Supernone免费可用 MiniMax M2.7mediumvsInklingnone Ling-2.6-flashnonevsQwen3 Coder Nextmedium CobuddymediumvsLing-2.6-flashnone