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MiniMax M2.5 (medium) vs GPT-4o-mini

GPT-4o-mini 平均分领先,为 5.0 vs 4.6GPT-4o-mini benchmark 成本更低,为 $0.010 vs $0.340GPT-4o-mini 更快,为 1.99s vs 68.27s,通过率为 45.5% vs 22.7%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-28

排名
#212
总输出令牌
465,377
响应时间(平均)
68.27s
总成本
$0.340
排名
#195
总输出令牌
2,911
响应时间(平均)
1.99s
总成本
$0.010
推荐模型 GPT-4o-mini

它在这里得分最高(5.0),同时成本比MiniMax M2.5 (medium)低约 35.0 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12 GPT-4o-mini GPT-4o-mini none 发布日期: 2024-07-18
分数 4.6 5.0
排名 #212 #195
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.2 9.9
测试正确
尝试通过率 45.5% 22.7%
不稳定测试 10 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 8.648 0.195
总成本 $0.340 $0.010
输入价格 $0.150 / 1M $0.150 / 1M
输出价格 $0.900 / 1M $0.600 / 1M
总输入令牌 142,561 53,136
输出令牌 125,442 2,911
推理令牌 339,935 0
响应时间(平均) 68.27s 1.99s
响应时间(最大) 251.36s 7.58s
响应时间(总计) 955.75s 29.86s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#212 MiniMax M2.5

medium
无效SVG
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 tok

#195 GPT-4o-mini

none
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
742 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
MiniMax M2.5 3.4 9.1 0.0% 0 188.58s 6,076 357 106,177
GPT-4o-mini 3.2 9.6 0.0% 0 1.63s 7,314 367 0

快速对比

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