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MiniMax M2.7 (medium) vs Qwen3 Coder Next

Qwen3 Coder Next 平均分领先,为 5.1 vs 5.0Qwen3 Coder Next benchmark 成本更低,为 $0.026 vs $0.208Qwen3 Coder Next 更快,为 8.63s vs 43.25s,通过率为 45.5% vs 25.8%

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-09-10

已对比模型

排名
#275
总输出令牌
147,704
响应时间(平均)
43.25s
总成本
$0.208
排名
#269
总输出令牌
11,808
响应时间(平均)
8.63s
总成本
$0.026
推荐模型 Qwen3 Coder Next

它在这里得分最高(5.1),同时成本比MiniMax M2.7 (medium)低约 8.1 倍。

详细对比

指标 MiniMax M2.7 MiniMax M2.7 medium 发布日期: 2026-03-18 Qwen3 Coder Next Qwen3 Coder Next none 发布日期: 2026-02-03
分数 5.0 5.1
排名 #275 #269
可靠性 10.0 10.0
一致性 6.6 9.7
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 45.5% 25.8%
不稳定测试 9 1
总运行次数 66 66
每个结果成本 4.149 0.488
总成本 $0.208 $0.026
输入价格 $0.300 / 1M $0.120 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $0.800 / 1M
总输入令牌 114,527 134,227
输出令牌 18,558 11,808
推理令牌 129,146 0
响应时间(平均) 43.25s 8.63s
响应时间(最大) 196.21s 45.14s
响应时间(总计) 908.21s 146.72s
参数量 230B 总计 (10B 激活) 80B 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.

#275 MiniMax M2.7

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

#269 Qwen3 Coder Next

none
无效SVG
成本
$0.058
时间
246.3s
令牌
64,126 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
Qwen3 Coder Next 4.6 7.9 22.2% 1 2.22s 7,442 621 0

快速对比

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