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MiniMax M2.7 (medium) vs MiniMax M3 (medium)

MiniMax M3 (medium) 平均分领先,为 6.7 vs 5.0。 MiniMax M2.7 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.326 vs $0.422。 MiniMax M2.7 (medium) 更快,为 50.32s vs 77.03s,通过率为 44.9% vs 59.4%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-05

已对比模型

排名
#310
总输出令牌
174,351
响应时间(平均)
50.32s
总成本
$0.326
排名
#185
总输出令牌
324,934
响应时间(平均)
77.03s
总成本
$0.422
推荐模型 MiniMax M3 (medium)

它在本次比较中得分最高(6.7),并且在全部 2 个模型中兼顾成本和响应时间最好。

详细对比

指标 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18 MiniMax M3 MiniMax M3 medium 发布日期: 2026-06-01
分数 5.0 6.7
排名 #310 #185
可靠性 10.0 9.7
一致性 6.4 8.1
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 44.9% 59.4%
不稳定测试 10 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.279 3.381
总成本 $0.326 $0.422
输入价格 $0.210 / 1M $0.300 / 1M
输出价格 $0.840 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 $0.042 / 1M $0.060 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 277,130 166,517
输出令牌 45,188 107,386
推理令牌 129,163 217,548
响应时间(平均) 50.32s 77.03s
响应时间(最大) 198.82s 431.03s
响应时间(总计) 1107.03s 1694.74s
参数量 230B 总计 (10B 激活) 428B 总计 (23B 激活)
开放状态 权重可用 权重可用

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.

#310 MiniMax M2.7

medium
成本
$0.022
时间
22.8s
令牌
9,250 tok

#185 MiniMax M3

medium
成本
$0.012
时间
154.4s
令牌
10,018 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 M2.7 5.7 9.1 33.3% 0 101.89s 2,961 1,231 38,841
MiniMax M3 6.1 6.5 55.6% 1 144.74s 5,804 6,223 32,667

快速对比

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