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Minimax M3.1 Flash (high) vs GLM 5.1

平均分几乎持平,为 6.5 vs 6.5。 Minimax M3.1 Flash (high) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.451。 GLM 5.1 更快,为 11.10s vs 34.00s,通过率为 56.5% vs 47.8%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#228
总输出令牌
279,438
响应时间(平均)
34.00s
总成本
$0.000
排名
#234
总输出令牌
20,076
响应时间(平均)
11.10s
总成本
$0.451
推荐模型 GLM 5.1

它在这里得分最高(6.5),同时响应速度比Minimax M3.1 Flash (high)快约 3.1 倍。

详细对比

指标 Minimax M3.1 Flash Minimax M3.1 Flash high 发布日期: 2026-10-19 免费可用 GLM 5.1 GLM 5.1 none 发布日期: 2026-04-07
分数 6.5 6.5
排名 #228 #234
可靠性 10.0 10.0
一致性 7.2 8.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 56.5% 47.8%
不稳定测试 8 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 3.478
总成本 $0.000 $0.451
输入价格 $0.000 / 1M $1.400 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $4.400 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.260 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 357,984 258,956
输出令牌 70,004 20,076
推理令牌 209,434 0
响应时间(平均) 34.00s 11.10s
响应时间(最大) 280.72s 107.19s
响应时间(总计) 781.92s 255.39s
参数量 - 744B 总计 (40B 激活)
开放状态 闭源 开源

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.

#228 Minimax M3.1 Flash

high
成本
$0.000
时间
75.4s
令牌
9,436 tok

#234 GLM 5.1

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
成本
$0.000
时间
300.0s
令牌
0 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 M3.1 Flash 5.6 4.7 55.6% 2 36.78s 9,024 60,602 13,024
GLM 5.1 3.9 9.7 0.0% 0 4.96s 7,256 525 0

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