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MiniMax M3 (medium) vs Qwen3.7 Max

平均分几乎持平,为 7.5 vs 7.4Qwen3.7 Max benchmark 成本更低,为 $0.197 vs $0.300Qwen3.7 Max 更快,为 4.56s vs 75.15s,通过率为 62.1% vs 68.2%

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
#104
总输出令牌
275,782
响应时间(平均)
75.15s
总成本
$0.300
排名
#113
总输出令牌
12,446
响应时间(平均)
4.56s
总成本
$0.197
推荐模型 Qwen3.7 Max

它在这里得分最高(7.4),同时成本比MiniMax M3 (medium)低约 1.5 倍。

详细对比

指标 MiniMax M3 MiniMax M3 medium 发布日期: 2026-06-01 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Max none 发布日期: 2026-05-22
分数 7.5 7.4
排名 #104 #113
可靠性 9.7 9.9
一致性 8.0 10.0
尝试次数 66/66 66/66
测试正确
尝试通过率 62.1% 68.2%
不稳定测试 5 0
总运行次数 66 66
每个结果成本 2.724 1.581
总成本 $0.300 $0.197
输入价格 $0.300 / 1M $1.475 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $4.425 / 1M
总输入令牌 121,996 95,992
输出令牌 90,051 12,446
推理令牌 185,731 0
响应时间(平均) 75.15s 4.56s
响应时间(最大) 431.03s 72.30s
响应时间(总计) 1578.24s 100.30s
参数量 428B 总计 (23B 激活) ~1T 总计 (~40B 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.

#104 MiniMax M3

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

#113 Qwen3.7 Max

none
成本
$0.046
时间
195.0s
令牌
12,171 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
Qwen3.7 Max 5.5 10.0 33.3% 0 1.35s 7,911 582 0

快速对比

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