Modellvergleich
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
vs. MiniMax-M2.7
Vergleich von 2 KI-Modellen · 2 Benchmarks · Anthropic, MiniMax
Chatten mit Claude & MiniMax-M2.7Guenstigstes Modell
$0.30/1M
Hoechste Intelligenz
89.6% GPQA
Bestes Coding
48.1 Coding-Index
Preisunterschied
16.7x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
2 Tests Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
- GPQA
- HLE
MiniMax-M2.7
Kein eindeutiger Sieger
| Metrik | An Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | Mi MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $5.00/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $25.00/1M | $1.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $10.00/1M | $0.52/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Anthropic | MiniMax |
| Veröffentlichung | 5. Feb. 2026 | 18. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 58.6 tok/s | 44.8 tok/s |
| TTFT | 13241ms | 2281ms |
| Latenz | 13241ms | 57186ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 53.0 | 49.6 |
| Coding | 48.1 | 41.9 |
| Mathe | — | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 89.6% | 87.4% |
| MMLU Pro | — | — |
| HLE | 36.7% | 28.1% |
| LiveCodeBench | — | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 51.9% | 47.0% |
| LCR | 70.7% | 68.7% |
| IFBench | 53.1% | 75.7% |
| TAU-bench v2 | 92.1% | 84.8% |
| TerminalBench Hard | 46.2% | 39.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
MiniMax-M2.7 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) fuehrt bei Reasoning mit 89.6% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort) erreicht einen 48.1 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, Max Effort)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
MiniMax-M2.7
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
Alle Benchmark-Werte, Preisdaten und Performance-Metriken stammen von Artificial Analysis und werden taeglich aktualisiert. Vergleichen Sie Modelle nach Intelligenz, Coding, Mathe, Geschwindigkeit, Kosten oder Veroeffentlichungsdatum in unserer umfassenden KI-Rangliste.