Modellvergleich
GLM-5.1 (Reasoning)
vs. MiniMax-M2.7
Vergleich von 2 KI-Modellen · 2 Benchmarks · Z AI, MiniMax
Chatten mit GLM-5.1 & MiniMax-M2.7Guenstigstes Modell
$0.30/1M
Hoechste Intelligenz
87.4% GPQA
Bestes Coding
43.4 Coding-Index
Preisunterschied
4.7x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
2 Tests GLM-5.1 (Reasoning)
Kein eindeutiger Sieger
MiniMax-M2.7
- GPQA
- HLE
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GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | Z GLM-5.1 (Reasoning) | Mi MiniMax-M2.7 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.40/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $4.40/1M | $1.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $2.15/1M | $0.52/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Z AI | MiniMax |
| Veröffentlichung | 7. Apr. 2026 | 18. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 72.8 tok/s | 43.2 tok/s |
| TTFT | 1105ms | 1608ms |
| Latenz | 53154ms | 58598ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 51.4 | 49.6 |
| Coding | 43.4 | 41.9 |
| Mathe | — | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 86.8% | 87.4% |
| MMLU Pro | — | — |
| HLE | 28.0% | 28.1% |
| LiveCodeBench | — | — |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | — |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 43.8% | 47.0% |
| LCR | 62.3% | 68.7% |
| IFBench | 76.3% | 75.7% |
| TAU-bench v2 | 97.7% | 84.8% |
| TerminalBench Hard | 43.2% | 39.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
MiniMax-M2.7 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
MiniMax-M2.7 fuehrt bei Reasoning mit 87.4% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
GLM-5.1 (Reasoning) erreicht einen 43.4 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-5.1 (Reasoning)
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
MiniMax-M2.7
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
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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.