GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GLM-4.6V by Zhipu AI and MiniMax-M2.1 by MiniMax represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, MiniMax-M2.1 provides an expanded memory horizon with 204K tokens. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2.1 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GLM-4.6V
ওপেন VLMExpanded 24B ওপেন মাল্টিমোডাল মডেল সম্বলিত 128K কনটেক্সট উইন্ডো, multi-ছবি comparison, এবং নেটিভ ভিডিও frame অনুধাবন.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
MiniMax-M2.1
এজেন্ট মডেলEnhanced agentic মডেল tailored এর জন্য real-বিশ্ব সফটওয়্যার ওয়ার্কফ্লো, নথি প্রজন্ম, এবং এন্টারপ্রাইজ ডেটা নিষ্কাশন.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- MiniMax-M2.1 has a larger context window (204K vs 131K tokens).
- MiniMax-M2.1 is faster at 88 tok/s vs 80 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | GLM-4.6V | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 77 | 80 |
Provider | Zhipu AI | MiniMax |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 204K tokens~306 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 88 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 61% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GLM-4.6V · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Comprehensive ভিডিও clip এবং multi-ছবি নথি অনুধাবন
- 131K কনটেক্সট উইন্ডো accommodating দীর্ঘ illustrated reports
- Easily deployable এর ওপর একক 48GB/80GB accelerator GPUs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- অনুপস্থিত বর্ধিত deliberate রিজনিং এর ওপর abstract গণিত schematics
- ভিডিও প্রক্রিয়াকরণ থ্রুপুট drops এর ওপর unquantized 4K footage
MiniMax-M2.1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Noticeable improvement মধ্যে মাল্টি-স্টেপ planning এবং টুল recovery লজিক
- বর্ধিত 204K কনটেক্সট উইন্ডো সহ clean recall জুড়ে বৃহৎ files
- ওপেন-ওয়েটস রিলিজ compatible সহ popular ইনফারেন্স runtimes
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- অনুপস্থিত নেটিভ ভিজ্যুয়াল ইনপুট parsing
- Moderate লেটেন্সি যখন handling concurrent দীর্ঘ-কনটেক্সট queries
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GLM-4.6V | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 16K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 3K | 4K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GLM-4.6V | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | glm-4-6v | minimax-m2-1 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-12 | 2025-12 |
| নলেজ কাটঅফ | October 2025 | October 2025 |
| আর্কিটেকচার | High-Resolution Open Vision-Language Transformer | Refined Agentic Mixture-of-Experts Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 24B VLM | Confidential / 130B MoE |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 52 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 280 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GLM-4.6V or MiniMax-M2.1?
MiniMax-M2.1 is more intelligent. It scores 80 compared with 77 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2.1 is faster, generating 88 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model has lower latency?
MiniMax-M2.1 has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.51s.
Which model has a larger context window?
MiniMax-M2.1 has a larger context window, supporting 204K tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GLM-4.6V if your priority is Video content tagging, complex medical/technical report reading, and private visual QA. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose MiniMax-M2.1 if your workflow prioritizes Agentic tool loops, enterprise office automation, and structured data extraction. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GLM-4.6V compare to MiniMax-M2.1 in API token pricing and cost per token?+
Both GLM-4.6V and MiniMax-M2.1 are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: GLM-4.6V or MiniMax-M2.1?+
GLM-4.6V supports a context window of 131K tokens (~98k words), while MiniMax-M2.1 supports 204K tokens (~153k words). Therefore, MiniMax-M2.1 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GLM-4.6V or MiniMax-M2.1?+
GLM-4.6V scores at the frontier of coding benchmarks, while MiniMax-M2.1 scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GLM-4.6V provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GLM-4.6V and MiniMax-M2.1?+
GLM-4.6V features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, MiniMax-M2.1 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GLM-4.6V and MiniMax-M2.1?+
GLM-4.6V generates approximately 80 tokens per second, while MiniMax-M2.1 delivers 88 tokens per second. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2.1 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GLM-4.6V and MiniMax-M2.1 to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to MiniMax-M2.1, and route deep architectural or complex reasoning queries to GLM-4.6V. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GLM-4.6V vs GLM-4.6: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-4.7 vs GLM-4.6V: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- MiniMax-M2.1 vs MiniMax-M2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- MiniMax-M2.5 vs MiniMax-M2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs