Modellvergleich
GPT-4.5 (Preview)
vs. M3
Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · OpenAI, MiniMax
Empfehlung
Mi M3 2 Metrik-Siege Staerkste Bereiche: Reasoning, Intelligenz
Niedrigster Preis
GPT-4.5 (Preview)
$0.00/1M Eingabepreis
Bestes Reasoning
M3
61.6 Reasoning-Score
Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks
Bestes Coding
M3
43.4 Coding-Index
Composite Indices
Higher is better; speed and price are normalized
Standard Benchmarks
Only benchmarks with data are shown
Wichtige Unterschiede
Reasoning-Unterschied
M3 liegt 41.6 Punkte vor GPT-4.5 (Preview) beim Reasoning.
Top-Wahl-Begruendung
M3 gewinnt 2 messbare Kategorien, darunter Reasoning, Intelligenz.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
GPT-4.5 (Preview)
OpenAI
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
M3
MiniMax
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Op GPT-4.5 (Preview) | Top-Wahl Mi M3 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $0.00/1M | $0.00/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | OpenAI | MiniMax |
| Veröffentlichung | 27. Feb. 2025 | 1. Juni 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | — | — |
| TTFT | — | — |
| Latenz | — | — |
| Composite-Indizes | ||
| Reasoning-Score | 20.0 | 61.6 |
| Intelligenz | 20.0 | 54.7 |
| Coding | — | 43.4 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | — | 92.9% |
| HLE | — | 37.1% |
| SciCode | — | 45.4% |
| LCR | — | 74.0% |
| IFBench | — | 82.9% |
| TAU-bench v2 | — | 88.9% |
| TerminalBench Hard | — | 42.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
GPT-4.5 (Preview) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
M3 hat das staerkste Reasoning-Profil mit 61.6 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.
M3 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
GPT-4.5 (Preview)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
M3
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
