Modellvergleich
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning)
vs. M2.7
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · NVIDIA, MiniMax
Empfehlung
Mi M2.7 13 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
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning)
56.2 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 2,0x guenstiger bei Eingabetokens als Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning) generiert etwa 1,2x so viele Tokens pro Sekunde wie M2.7.
Reasoning-Unterschied
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning) liegt 1.1 Punkte vor M2.7 beim Reasoning.
Coding-Unterschied
M2.7 liegt 28.8 Punkte vor Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning) beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning)
NVIDIA
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
M2.7
MiniMax
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | NV Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning) | Top-Wahl Mi M2.7 |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.60/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $1.80/1M | $1.20/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.90/1M | $0.52/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | NVIDIA | MiniMax |
| Veröffentlichung | 7. Apr. 2025 | 18. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 51.5 tok/s | 43.6 tok/s |
| TTFT | 734ms | 1607ms |
| Latenz | 39583ms | 58020ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 59.5 | 100.0 |
| Reasoning-Score | 56.2 | 55.0 |
| Intelligenz | 15.0 | 49.6 |
| Coding | 13.1 | 41.9 |
| Mathe | 63.7 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 72.8% | 87.4% |
| MMLU Pro | 82.5% | — |
| HLE | 8.1% | 28.1% |
| LiveCodeBench | 64.1% | — |
| MATH 500 | 95.2% | — |
| AIME 2025 | 63.7% | — |
| AIME (Original) | 74.7% | — |
| SciCode | 34.7% | 47.0% |
| LCR | 7.3% | 68.7% |
| IFBench | 38.2% | 75.7% |
| TAU-bench v2 | 11.4% | 84.8% |
| TerminalBench Hard | 2.3% | 39.4% |
Wichtigste Erkenntnisse
M2.7 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 56.2 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
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
M2.7
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
