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AI BENCHY
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MiniMax M2.7 (medium) vs Laguna S 2.1 (low)

平均分几乎持平，为 5.0 vs 5.0。 Laguna S 2.1 (low) benchmark 成本更低，为 $0.082 vs $0.208。 MiniMax M2.7 (medium) 更快，为 43.25s vs 85.34s，通过率为 45.5% vs 22.7%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-04

排名
#264
总输出令牌
147,704
响应时间（平均）
43.25s
总成本
$0.208
排名
#266
总输出令牌
451,708
响应时间（平均）
85.34s
总成本
$0.082
推荐模型 Laguna S 2.1 (low)

它在这里得分最高（5.0），同时成本比MiniMax M2.7 (medium)低约 2.5 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18 Laguna S 2.1 Laguna S 2.1 low 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.0 5.0
排名 #264 #266
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.6 8.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 45.5% 22.7%
不稳定测试 9 5
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.149 3.022
总成本 $0.208 $0.082
输入价格 $0.300 / 1M $0.090 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.180 / 1M
总输入令牌 114,527 118,752
输出令牌 18,558 67,823
推理令牌 129,146 383,885
响应时间（平均） 43.25s 85.34s
响应时间（最大） 196.21s 814.73s
响应时间（总计） 908.21s 1877.49s
参数量 230B 总计 (10B 激活) 118B 总计 (8B 激活)
开放状态 权重可用 权重可用

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#264 MiniMax M2.7

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

#266 Laguna S 2.1

low
成本
$0.001
时间
6.6s
令牌
1,314 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
Laguna S 2.1 3.8 7.1 22.2% 1 167.51s 7,917 58,111 119,138

快速对比

切换对比组合

DeepSeek V3.2nonevsLaguna S 2.1low免费可用Mercury 2.5 PreviewlowvsMiniMax M2.7mediumDeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumNorth Mini Codenone免费可用vsMiniMax M2.7mediumGPT-4o-mininonevsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsQwen3.5-9BnoneMiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5noneNorth Mini Codenone免费可用vsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.7mediumvsGPT-4o-mininoneMercury 2.5 PreviewnonevsLaguna S 2.1low免费可用Laguna S 2.1low免费可用vsQwen3.5-9BnoneLaguna S 2.1low免费可用vsMiMo-V2.5none