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AI BENCHY
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MiniMax M2.5 (medium) vs GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash 平均分领先,为 4.8 vs 4.6GLM 4.7 Flash benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.327GLM 4.7 Flash 更快,为 8.81s vs 69.08s,通过率为 43.9% vs 30.3%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-02

排名
#278
总输出令牌
272,229
响应时间(平均)
69.08s
总成本
$0.327
排名
#269
总输出令牌
22,992
响应时间(平均)
8.81s
总成本
$0.016
推荐模型 GLM 4.7 Flash

它在这里得分最高(4.8),同时成本比MiniMax M2.5 (medium)低约 21.4 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.5 MiniMax M2.5 medium 发布日期: 2026-02-12 GLM 4.7 Flash GLM 4.7 Flash none 发布日期: 2026-01-19
分数 4.6 4.8
排名 #278 #269
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.6 8.9
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 43.9% 30.3%
不稳定测试 9 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 6.463 0.307
总成本 $0.327 $0.016
输入价格 $0.270 / 1M $0.060 / 1M
输出价格 $1.080 / 1M $0.400 / 1M
总输入令牌 142,621 101,513
输出令牌 20,409 22,992
推理令牌 251,820 0
响应时间(平均) 69.08s 8.81s
响应时间(最大) 251.36s 97.15s
响应时间(总计) 1036.24s 140.88s
参数量 230B 总计 (10B 激活) 30B 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.

#278 MiniMax M2.5

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

#269 GLM 4.7 Flash

none
无效SVG
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
GLM 4.7 Flash 4.3 10.0 0.0% 0 2.54s 7,256 650 0

快速对比

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