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Minimax M3.1 Flash (max) vs GPT-5.6 Luna (low)

Minimax M3.1 Flash (max) 平均分领先,为 6.9 vs 6.9。 Minimax M3.1 Flash (max) benchmark 成本更低,为 $0.000 vs $0.049。 GPT-5.6 Luna (low) 更快,为 6.96s vs 40.94s,通过率为 59.4% vs 56.5%。

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
#194
总输出令牌
311,683
响应时间(平均)
40.94s
总成本
$0.000
排名
#198
总输出令牌
28,001
响应时间(平均)
6.96s
总成本
$0.049
推荐模型 GPT-5.6 Luna (low)

它的得分接近这里的最高分(6.9 vs 6.9),同时响应速度比Minimax M3.1 Flash (max)快约 5.9 倍。

详细对比

指标 Minimax M3.1 Flash Minimax M3.1 Flash max 发布日期: 2026-10-19 免费可用 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna low 发布日期: 2026-07-09
分数 6.9 6.9
排名 #194 #198
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.0 8.3
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 56.5%
不稳定测试 6 5
总运行次数 69 69
每个结果成本 0.000 2.428
总成本 $0.000 $0.049
输入价格 $0.000 / 1M $0.200 / 1M
输出价格 $0.000 / 1M $1.200 / 1M
缓存读取价格 不适用 $0.020 / 1M
缓存写入价格 不适用 $0.250 / 1M
总输入令牌 398,523 202,680
输出令牌 7,992 9,230
推理令牌 303,691 18,771
响应时间(平均) 40.94s 6.96s
响应时间(最大) 256.57s 45.74s
响应时间(总计) 941.68s 160.19s
参数量 - ~400B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

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.

#194 Minimax M3.1 Flash

max
成本
$0.000
时间
174.6s
令牌
20,628 tok

#198 GPT-5.6 Luna

low
成本
$0.011
时间
10.2s
令牌
1,897 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 10.0 10.0 100.0% 0 25.67s 9,024 340 27,539
GPT-5.6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 4.61s 7,302 557 3,535

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