Modellvergleich
V3.1 Terminus (Reasoning)
vs. M2.7
Vergleich von 2 KI-Modellen · 10 Benchmarks · DeepSeek, MiniMax
Empfehlung
Mi M2.7 14 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis
Bester Wert
M2.7
100.0 Wert-Score
55.0 Reasoning / $0.52/1M
Niedrigster Preis
M2.7
$0.30/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
V3.1 Terminus (Reasoning)
61.5 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
M2.7
41.9 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Bester Wert
M2.7 bietet den besten Qualitaets-Preis-Mix mit 100.0 von 100 Wertpunkten.
Preisunterschied
M2.7 ist 5,5x guenstiger bei Eingabetokens als V3.1 Terminus (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
V3.1 Terminus (Reasoning) liegt 6.5 Punkte vor M2.7 beim Reasoning.
Coding-Unterschied
M2.7 liegt 8.2 Punkte vor V3.1 Terminus (Reasoning) beim Coding.
Top-Wahl-Begruendung
M2.7 gewinnt 14 messbare Kategorien, darunter Preis-Leistung, Eingabepreis, Ausgabepreis, Gemischter Preis.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
V3.1 Terminus (Reasoning)
DeepSeek
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
M2.7
MiniMax
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | De V3.1 Terminus (Reasoning) | Top-Wahl Mi M2.7 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.64/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $2.75/1M | $1.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.91/1M | $0.52/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | DeepSeek | MiniMax |
| Veröffentlichung | 22. Sept. 2025 | 18. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | 43.6 tok/s |
| TTFT | — | 1607ms |
| Latenz | — | 58020ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 30.7 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 61.5 | 55.0 |
| Intelligenz | 33.9 | 49.6 |
| Coding | 33.7 | 41.9 |
| Mathe | 89.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 79.2% | 87.4% |
| MMLU Pro | 85.1% | — |
| HLE | 15.2% | 28.1% |
| LiveCodeBench | 79.8% | — |
| AIME 2025 | 89.7% | — |
| SciCode | 40.6% | 47.0% |
| LCR | 65.0% | 68.7% |
| IFBench | 57.0% | 75.7% |
| TAU-bench v2 | 37.1% | 84.8% |
| TerminalBench Hard | 30.3% | 39.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
M2.7 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
V3.1 Terminus (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 61.5 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
M2.7 erreicht einen 41.9 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
V3.1 Terminus (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
M2.7
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
