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MiniMax M3 (medium) vs GLM 5.2

平均分几乎持平,为 6.7 vs 6.6。 GLM 5.2 benchmark 成本更低,为 $0.152 vs $0.372。 GLM 5.2 更快,为 11.27s vs 77.03s,通过率为 59.4% vs 63.8%。

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
#186
总输出令牌
17,685
响应时间(平均)
11.27s
总成本
$0.152
推荐模型 GLM 5.2

它在这里得分最高(6.6),同时成本比MiniMax M3 (medium)低约 2.5 倍。

详细对比

指标 MiniMax M3 MiniMax M3 medium 发布日期: 2026-06-01 GLM 5.2 GLM 5.2 none 发布日期: 2026-06-17
分数 6.7 6.6
排名 #180 #186
可靠性 9.7 10.0
一致性 8.1 9.0
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 59.4% 63.8%
不稳定测试 5 3
总运行次数 69 69
每个结果成本 3.381 1.753
总成本 $0.372 $0.152
输入价格 $0.300 / 1M $0.325 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $3.990 / 1M
总输入令牌 166,517 247,919
输出令牌 107,386 17,685
推理令牌 217,548 0
响应时间(平均) 77.03s 11.27s
响应时间(最大) 431.03s 79.65s
响应时间(总计) 1694.74s 259.32s
参数量 428B 总计 (23B 激活) 744B 总计 (40B 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.

#180 MiniMax M3

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

#186 GLM 5.2

none
成本
$0.033
时间
87.7s
令牌
7,455 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
GLM 5.2 3.7 9.5 0.0% 0 7.55s 7,263 1,958 0

快速对比

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