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MiniMax M2.5 (medium) vs GPT-6.1 Sol (low)

GPT-6.1 Sol (low) 平均分领先,为 9.6 vs 4.3。 MiniMax M2.5 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.440 vs $0.460。 GPT-6.1 Sol (low) 更快,为 7.15s vs 102.32s,通过率为 42.0% vs 92.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-03

已对比模型

排名
#348
总输出令牌
290,496
响应时间(平均)
102.32s
总成本
$0.440
排名
#16
总输出令牌
13,138
响应时间(平均)
7.15s
总成本
$0.460
推荐模型 GPT-6.1 Sol (low)

它在这里得分最高(9.6),同时响应速度比MiniMax M2.5 (medium)快约 14.3 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol low 发布日期: 2026-09-29
分数 4.3 9.6
排名 #348 #16
可靠性 9.3 10.0
一致性 6.8 9.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 42.0% 92.8%
不稳定测试 9 1
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.104 2.187
总成本 $0.440 $0.460
输入价格 $0.270 / 1M $2.000 / 1M
输出价格 $1.080 / 1M $10.000 / 1M
缓存读取价格 $0.027 / 1M $0.100 / 1M
缓存写入价格 不适用 $2.500 / 1M
总输入令牌 188,239 163,900
输出令牌 27,822 4,958
推理令牌 262,674 8,180
响应时间(平均) 102.32s 7.15s
响应时间(最大) 600.81s 46.57s
响应时间(总计) 1637.05s 164.47s
参数量 230B 总计 (10B 激活) ~2T 总计 (~150B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

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.

#348 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

#16 GPT-6.1 Sol

low
成本
$0.028
时间
44.6s
令牌
2,881 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-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 4.48s 7,302 388 1,286

快速对比

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