GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد GLM-4.7-Flash من Zhipu AI وMiniMax-M2.5 من MiniMax من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GLM-4.7-Flash نافذة سياق بحجم 200K رمز بسعر $0.01/$0.03 لكل مليون رمز، بينما يوفر MiniMax-M2.5 سياقًا بحجم 204K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.7-Flash
نموذج خفيف وعالي الكفاءةنموذج GLM-4.7-Flash من Zhipu AI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 160 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 74/100 (بتكلفة $0.015/$0.03 لكل مليون رمز).
$0.01 / 1M
$0.03 / 1M
200K tokens
N/A
MiniMax-M2.5
متخصص برمجة مفتوح الأوزاننموذج MiniMax-M2.5 من MiniMax مصمم خصيصاً لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 204K وسرعة 80 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
48%
أهم الفروقات في لمحة
- MiniMax-M2.5 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- MiniMax-M2.5 has a larger context window (204K vs 200K tokens).
- GLM-4.7-Flash is faster at 160 tok/s vs 80 tok/s.
| Feature | GLM-4.7-Flash | MiniMax-M2.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 74 | 82 |
Provider | Zhipu AI | MiniMax |
Input Price Cost per million input tokens | $0.01 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.03 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.01 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 204K tokens~306 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 48% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 64% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.7-Flash · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
- سرعة توليد عالية تبلغ 160 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 240 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
MiniMax-M2.5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 204K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 80 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 470 مللي ثانية
- أوزان مفتوحة (Confidential / 160B MoE) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama
Considerations & Trade-offs
- يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GLM-4.7-Flash | MiniMax-M2.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.01 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 6K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-4.7-Flash | MiniMax-M2.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-7-flash | minimax-m2-5 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-01 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | December 2025 |
| Architecture | Optimized High-Speed Lightweight Transformer | Coding-Centric Sparse MoE Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential / 160B MoE |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.015/1M in) across full 200K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.002/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 99 GB VRAM (4-bit Quantized) · 344 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-4.7-Flash or MiniMax-M2.5?
MiniMax-M2.5 is more intelligent. It scores 82 compared with 74 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-4.7-Flash is faster, generating 160 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model has lower latency?
GLM-4.7-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.47s.
Which model has a larger context window?
MiniMax-M2.5 has a larger context window, supporting 204K tokens compared with 200K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من GLM-4.7-Flash (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وMiniMax-M2.5 (مثالي لـتطوير البرمجيات وتوليد الأكواد بأوزان مفتوحة قابلة للاستضافة الذاتية وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق MiniMax-M2.5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GLM-4.7-Flash سرعة توليد أعلى، بينما يُعد MiniMax-M2.5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GLM-4.7-Flash أم MiniMax-M2.5؟+
يتصدر MiniMax-M2.5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين GLM-4.7-Flash وMiniMax-M2.5؟+
يبلغ سعر GLM-4.7-Flash نحو $0.01 / $0.03 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر MiniMax-M2.5 نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد MiniMax-M2.5 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم GLM-4.7-Flash سياقًا بحجم 200K رمز مقابل 204K رمز لنموذج MiniMax-M2.5، بينما يتفوق GLM-4.7-Flash في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.7-Flash ضد GLM-4.7: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GLM-4.7-FlashX ضد GLM-4.7-Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- MiniMax-M2.5 ضد MiniMax-M2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- MiniMax-M2.7 ضد MiniMax-M2.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Zhipu AI وMiniMax وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).