- 排名
- #334
- 总输出令牌
- 272,229
- 响应时间（平均）
- 69.08s
- 总成本
- $0.327
MiniMax M2.5 (medium) vs GPT-5.4 Nano
GPT-5.4 Nano 平均分领先，为 4.8 vs 4.6。 GPT-5.4 Nano benchmark 成本更低，为 $0.041 vs $0.327。 GPT-5.4 Nano 更快，为 2.56s vs 69.08s，通过率为 43.9% vs 27.3%。
已对比模型
- 排名
- #321
- 总输出令牌
- 13,794
- 响应时间（平均）
- 2.56s
- 总成本
- $0.041
推荐模型
GPT-5.4 Nano
它在这里得分最高（4.8），同时成本比MiniMax M2.5 (medium)低约 8.1 倍。
详细对比
| 指标 | MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium | GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none |
|---|---|---|
| 分数 | 4.6 | 4.8 |
| 排名 | #334 | #321 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 6.6 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 43.9% | 27.3% |
| 不稳定测试 | 9 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 6.463 | 1.011 |
| 总成本 | $0.327 | $0.041 |
| 输入价格 | $0.270 / 1M | $0.200 / 1M |
| 输出价格 | $1.080 / 1M | $1.250 / 1M |
| 总输入令牌 | 142,621 | 115,933 |
| 输出令牌 | 20,409 | 13,794 |
| 推理令牌 | 251,820 | 0 |
| 响应时间（平均） | 69.08s | 2.56s |
| 响应时间（最大） | 251.36s | 25.50s |
| 响应时间（总计） | 1036.24s | 56.37s |
| 参数量 | 230B 总计 (10B 激活) | ~120B 总计 (~5B 激活) |
| 开放状态 | 权重可用 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#334 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
#321 GPT-5.4 Nano
none- 成本
- $0.008
- 时间
- 46.1s
- 令牌
- 5,735 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 7.9 | 6.3 | 83.3% | 2 | 20.82s | 612 | 286 | 45,344 | |
| GPT-5.4 Nano | 3.5 | 8.0 | 16.7% | 1 | 1.18s | 606 | 800 | 0 |
| 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-5.4 Nano | 4.6 | 7.9 | 22.2% | 1 | 2.22s | 7,305 | 613 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 3.7 | 1.8 | 50.0% | 2 | 83.19s | 119,959 | 16,687 | 18,834 | |
| GPT-5.4 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 14.67s | 92,731 | 11,290 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 4.6 | 1.7 | 66.7% | 2 | 7.48s | 6,584 | 266 | 3,835 | |
| GPT-5.4 Nano | 6.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 1.11s | 7,140 | 219 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 158.88s | 368 | 14 | 45,372 | |
| GPT-5.4 Nano | 2.9 | 7.2 | 11.1% | 1 | 880ms | 732 | 52 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 3.8 | 2.5 | 33.3% | 1 | 6.63s | 492 | 25 | 1,686 | |
| GPT-5.4 Nano | 3.8 | 2.5 | 33.3% | 1 | 1.31s | 477 | 180 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 7.5 | 10.0 | 50.0% | 0 | 621ms | 699 | 156 | 1,495 | |
| GPT-5.4 Nano | 6.3 | 10.0 | 50.0% | 0 | 784ms | 660 | 89 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 11.21s | 495 | 1,069 | 9,605 | |
| GPT-5.4 Nano | 5.4 | 10.0 | 33.3% | 0 | 1.25s | 642 | 308 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.35s | 7,123 | 269 | 937 | |
| GPT-5.4 Nano | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.40s | 5,445 | 222 | 0 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M2.5 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 80.79s | 213 | 1,280 | 18,535 | |
| GPT-5.4 Nano | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 773ms | 195 | 21 | 0 |
快速对比
切换对比组合
Trinity Large ThinkinghighvsGPT-5.4 NanononeNemotron 3.5 Lightninglow免费可用vsGPT-5.4 NanononeGranite 4.2 8BhighvsMiniMax M2.5mediumMiniMax M2.5mediumvsLaguna S 2.1none免费可用Mercury 2nonevsMiniMax M2.5mediumCobuddymediumvsGPT-5.4 NanononeTrinity Large PreviewnonevsMiniMax M2.5mediumMiniMax M2.5mediumvsGLM 4.7 FlashnoneKAT-Coder-Air V2.5nonevsMiniMax M2.5mediumGranite 4.2 8BhighvsGPT-5.4 NanononeGPT-5.4 NanononevsLaguna S 2.1low免费可用GPT-5.4 NanononevsQwen3 Coder Nextmedium