Modellvergleich
M2.7
vs. Qwen3 235B A22B (Reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 12 Benchmarks · MiniMax, Alibaba
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
Qwen3 235B A22B (Reasoning)
63.2 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 2,3x guenstiger bei Eingabetokens als Qwen3 235B A22B (Reasoning).
Geschwindigkeitsunterschied
M2.7 generiert etwa 1,3x so viele Tokens pro Sekunde wie Qwen3 235B A22B (Reasoning).
Reasoning-Unterschied
Qwen3 235B A22B (Reasoning) liegt 8.2 Punkte vor M2.7 beim Reasoning.
Coding-Unterschied
M2.7 liegt 24.5 Punkte vor Qwen3 235B A22B (Reasoning) beim Coding.
Response Face-Off
Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.
M2.7
MiniMax
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Qwen3 235B A22B (Reasoning)
Alibaba
TTFT
—
Zeit
—
tok/s
—
Tokens
—
Kosten
—
Welche Antwort war nuetzlicher?
Vollständiger Vergleich
| Metrik | Top-Wahl Mi M2.7 | Al Qwen3 235B A22B (Reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.30/1M | $0.70/1M |
| Output-Kosten | $1.20/1M | $8.40/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.52/1M | $2.63/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | MiniMax | Alibaba |
| Veröffentlichung | 18. März 2026 | 28. Apr. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 75.0 tok/s | 59.0 tok/s |
| TTFT | 2679ms | 1238ms |
| Latenz | 35516ms | 35129ms |
| Composite-Indizes | ||
| Wert-Score | 100.0 | 23.0 |
| Reasoning-Score | 55.0 | 63.2 |
| Intelligenz | 49.6 | 19.8 |
| Coding | 41.9 | 17.4 |
| Mathe | — | 82.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 87.4% | 70.0% |
| MMLU Pro | — | 82.8% |
| HLE | 28.1% | 11.7% |
| LiveCodeBench | — | 62.2% |
| MATH 500 | — | 93.0% |
| AIME 2025 | — | 82.0% |
| AIME (Original) | — | 84.0% |
| SciCode | 47.0% | 39.9% |
| LCR | 68.7% | 0.0% |
| IFBench | 75.7% | 38.7% |
| TAU-bench v2 | 84.8% | 24.0% |
| TerminalBench Hard | 39.4% | 6.1% |
Wichtigste Erkenntnisse
M2.7 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
Qwen3 235B A22B (Reasoning) hat das staerkste Reasoning-Profil mit 63.2 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
M2.7
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Qwen3 235B A22B (Reasoning)
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
