Modellvergleich
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
vs. MiniMax-M2.1
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Z AI, MiniMax
Chatten mit GLM-4.7-Flash & MiniMax-M2.1Guenstigstes Modell
$0.07/1M
Hoechste Intelligenz
83.0% GPQA
Bestes Coding
32.8 Coding-Index
Preisunterschied
4.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
MiniMax-M2.1
- GPQA
- MMLU Pro
- HLE
- LiveCodeBench
- AIME 2025
| Metrik | Z GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) | Mi MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.07/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $0.40/1M | $1.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.15/1M | $0.52/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | MiniMax |
| Veröffentlichung | 19. Jan. 2026 | 23. Dez. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 88.6 tok/s | 71.6 tok/s |
| TTFT | 1114ms | 1337ms |
| Latenz | 1114ms | 29275ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 22.1 | 39.4 |
| Coding | 11.0 | 32.8 |
| Mathe | — | 82.7 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 45.2% | 83.0% |
| MMLU Pro | — | 87.5% |
| HLE | 4.9% | 22.2% |
| LiveCodeBench | — | 81.0% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | 82.7% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 25.5% | 40.7% |
| LCR | 14.7% | 59.0% |
| IFBench | 46.3% | 69.9% |
| TAU-bench v2 | 91.8% | 85.4% |
| TerminalBench Hard | 3.8% | 28.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.07/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
MiniMax-M2.1 fuehrt bei Reasoning mit 83.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
MiniMax-M2.1 erreicht einen 32.8 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
GLM-4.7-Flash (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
MiniMax-M2.1
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
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.
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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
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