MiniMax M2.7 (medium) vs GPT-5.4 Nano

排名: #205
总输出令牌: 137,594
响应时间（平均）: 41.28s
总成本: $0.176

排名: #214
总输出令牌: 13,794
响应时间（平均）: 2.57s
总成本: $0.041

推荐模型 GPT-5.4 Nano

它的得分接近这里的最高分（4.8 vs 5.0），同时成本比MiniMax M2.7 (medium)低约 4.3 倍。

详细对比

指标	MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18	GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17

指标	MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18	GPT-5.4 Nano GPT-5.4 Nano none 发布日期: 2026-03-17
分数	5.0	4.8
排名	#205	#214
可靠性	10.0	10.0
一致性	6.6	8.2
基准测试覆盖率	22/22 项测试 · 66/66 次尝试	22/22 项测试 · 66/66 次尝试
测试正确
尝试通过率	45.5%	28.8%
不稳定测试	9	5
总运行次数	66	66
每个结果成本	3.906	1.011
总成本	$0.176	$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	114,518	115,924
输出令牌	18,558	13,794
推理令牌	119,036	0
响应时间（平均）	41.28s	2.57s
响应时间（最大）	196.21s	25.50s
响应时间（总计）	866.81s	56.51s

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#205 MiniMax M2.7

medium

成本: $0.022
时间: 22.8s
令牌: 9,250 tok

#214 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

类别:

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 M2.7	7.9	6.3	83.3%	2		40.32s	654	3,010	17,716
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 M2.7	5.7	9.1	33.3%	0		101.89s	2,961	1,231	38,841
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 M2.7	3.8	1.6	50.0%	2		72.12s	94,380	9,946	33,704
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 M2.7	6.3	5.8	66.7%	1		21.95s	7,152	187	5,882
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 M2.7	3.0	10.0	0.0%	0		19.00s	245	8	2,796
GPT-5.4 Nano	2.9	4.4	22.2%	2		926ms	723	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 M2.7	3.9	2.5	33.3%	1		38.70s	486	92	5,204
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 M2.7	3.8	5.8	33.3%	1		12.80s	687	350	2,600
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 M2.7	5.9	7.2	55.6%	1		24.87s	675	362	7,840
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 M2.7	4.7	1.6	66.7%	1		12.05s	7,067	304	1,001
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 M2.7	3.0	10.0	0.0%	0		22.77s	211	3,068	3,452
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 Nanonone MiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用 North Mini Codenone免费可用vsMiniMax M2.7medium DeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7medium MiniMax M2.7mediumvsQwen3.5-9Bnone MiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5none MiniMax M2.7mediumvsGPT-4o-mininone MiniMax M2.7mediumvsQwen3 Coder Nextnone GPT-5.4 NanononevsQwen3 Coder Nextmedium MiniMax M2.7mediumvsMistral Small 4none CobuddymediumvsGPT-5.4 Nanonone MiniMax M2.7mediumvsGLM 4.7 Flashnone