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MiniMax M2.7 (medium) vs Laguna S 2.1

MiniMax M2.7 (medium) 平均分领先，为 5.0 vs 4.5。 Laguna S 2.1 benchmark 成本更低，为 $0.022 vs $0.208。 Laguna S 2.1 更快，为 11.67s vs 43.25s，通过率为 45.5% vs 15.2%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件，时间：: 2026-09-22

已对比模型

排名
#289
总输出令牌
147,704
响应时间（平均）
43.25s
总成本
$0.208
排名
#315
总输出令牌
57,634
响应时间（平均）
11.67s
总成本
$0.022
推荐模型 Laguna S 2.1

它的得分接近这里的最高分（4.5 vs 5.0），同时成本比MiniMax M2.7 (medium)低约 9.6 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 none 发布日期: 2026-07-21 免费可用
分数 5.0 4.5
排名 #289 #315
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.6 8.8
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 45.5% 15.2%
不稳定测试 9 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.149 1.205
总成本 $0.208 $0.022
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 114,527 125,604
输出令牌 18,558 57,634
推理令牌 129,146 0
响应时间（平均） 43.25s 11.67s
响应时间（最大） 196.21s 200.52s
响应时间（总计） 908.21s 256.71s
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.

#289 MiniMax M2.7

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

#315 Laguna S 2.1

none
成本
$0.001
时间
7.6s
令牌
1,345 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 3.4 9.7 0.0% 0 550ms 7,917 424 0

快速对比

切换对比组合

Mercury 2.5 PreviewlowvsMiniMax M2.7mediumMiniMax M2.7mediumvsLaguna S 2.1low免费可用MiniMax M2.5mediumvsLaguna S 2.1none免费可用DeepSeek V3.2nonevsMiniMax M2.7mediumNorth Mini Codenone免费可用vsMiniMax M2.7mediumLaguna S 2.1none免费可用vsQwen3 Coder NextmediumMiniMax M2.7mediumvsQwen3.5-9BnoneMiniMax M2.7mediumvsMiMo-V2.5noneGranite 4.2 8BhighvsLaguna S 2.1none免费可用MiniMax M2.7mediumvsGPT-4o-mininoneMercury 2.5lowvsMiniMax M2.7mediumMiniMax M2.7mediumvsQwen3 Coder Nextnone