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MiniMax M2.5 (medium) vs Qwen3 Coder Next (medium)

平均分几乎持平,为 4.6 vs 4.6Qwen3 Coder Next (medium) benchmark 成本更低,为 $0.034 vs $0.327Qwen3 Coder Next (medium) 更快,为 9.07s vs 69.08s,通过率为 43.9% vs 25.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-18

已对比模型

排名
#301
总输出令牌
272,229
响应时间(平均)
69.08s
总成本
$0.327
排名
#300
总输出令牌
19,069
响应时间(平均)
9.07s
总成本
$0.034
推荐模型 Qwen3 Coder Next (medium)

它在这里得分最高(4.6),同时成本比MiniMax M2.5 (medium)低约 9.9 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next medium 发布日期: 2026-02-03
分数 4.6 4.6
排名 #301 #300
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% 25.8%
不稳定测试 9 4
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.463 1.058
总成本 $0.327 $0.034
输入价格 $0.270 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $1.080 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 142,621 148,203
输出令牌 20,409 19,069
推理令牌 251,820 0
响应时间(平均) 69.08s 9.07s
响应时间(最大) 251.36s 81.80s
响应时间(总计) 1036.24s 154.19s
参数量 230B 总计 (10B 激活) 80B 总计 (3B 激活)
开放状态 权重可用 开源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#301 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

#300 Qwen3 Coder Next

medium
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
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

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
Qwen3 Coder Next 3.7 7.2 22.2% 1 924ms 7,185 336 0

快速对比

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