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MiniMax M3 (medium) vs GPT-5.5

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 MiniMax M3 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.372 vs $1.212。 GPT-5.5 更快,为 4.75s vs 77.03s,通过率为 59.4% vs 56.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-01

已对比模型

排名
#180
总输出令牌
324,934
响应时间(平均)
77.03s
总成本
$0.372
排名
#185
总输出令牌
6,197
响应时间(平均)
4.75s
总成本
$1.212
推荐模型 GPT-5.5

它在这里得分最高(6.6),同时响应速度比MiniMax M3 (medium)快约 16.2 倍。

详细对比

指标 MiniMax M3 MiniMax M3 medium 发布日期: 2026-06-01 GPT-5.5 GPT-5.5 none 发布日期: 2026-04-24
分数 6.7 6.6
排名 #180 #185
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.1 9.3
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 5 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.381 10.096
总成本 $0.372 $1.212
输入价格 $0.300 / 1M $5.000 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $30.000 / 1M
总输入令牌 166,517 205,108
输出令牌 107,386 6,197
推理令牌 217,548 0
响应时间(平均) 77.03s 4.75s
响应时间(最大) 431.03s 57.53s
响应时间(总计) 1694.74s 109.31s
参数量 428B 总计 (23B 激活) ~1.5T 总计 (~100B 激活)
开放状态 权重可用 闭源

模型生成展示

Hamster playing table tennis

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

#180 MiniMax M3

medium
成本
$0.012
时间
154.4s
令牌
10,018 tok

#185 GPT-5.5

none
成本
$0.090
时间
54.3s
令牌
3,063 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 6.1 6.5 55.6% 1 144.74s 5,804 6,223 32,667
GPT-5.5 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,305 462 0

快速对比

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