GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Zhipu AI-এর GLM-4.7-Flash এবং MiniMax-এর MiniMax-M2.5 হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GLM-4.7-Flash মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.01/$0.03 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে MiniMax-M2.5 মডেলে রয়েছে 204K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GLM-4.7-Flash
হালকা ও সাশ্রয়ী মডেলZhipu AI-এর GLM-4.7-Flash হলো সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 160 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.015/$0.03 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 74/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.01 / 1M
$0.03 / 1M
200K tokens
N/A
MiniMax-M2.5
ওপেন-ওয়েটস কোডিং স্পেশালিস্টMiniMax-এর MiniMax-M2.5 হলো লোকাল ও প্রাইভেট সার্ভারে কোডিং ও সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জন্য তৈরি ওপেন-ওয়েটস এআই মডেল, যা 204K কনটেক্সট উইন্ডো, 80 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং বিনামূল্যে ওপেন-ওয়েটস অ্যাক্সেস 82/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
48%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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.
| বৈশিষ্ট্য | 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 |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
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-4.7-Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
- 160 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 240ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
MiniMax-M2.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 204K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 16K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
- 80 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 470ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (Confidential / 160B MoE) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GLM-4.7-Flash | MiniMax-M2.5 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | glm-4-7-flash | minimax-m2-5 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2026-01 | 2026-02 |
| নলেজ কাটঅফ | November 2025 | December 2025 |
| আর্কিটেকচার | Optimized High-Speed Lightweight Transformer | Coding-Centric Sparse MoE Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential / 160B 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 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.015/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.002/1M টোকেন | 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) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 99 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 344 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 | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
GLM-4.7-Flash (সাশ্রয়ী API খরচ ও দ্রুত থ্রুপুটের জন্য অপ্টিমাইজড হালকা, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং MiniMax-M2.5 (লোকাল ও প্রাইভেট সার্ভারে কোডিং ও সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের জন্য তৈরি ওপেন-ওয়েটস, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে MiniMax-M2.5 এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GLM-4.7-Flash সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য MiniMax-M2.5 সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GLM-4.7-Flash নাকি MiniMax-M2.5 কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে MiniMax-M2.5 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
GLM-4.7-Flash এবং MiniMax-M2.5-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
GLM-4.7-Flash-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.01 / $0.03 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং MiniMax-M2.5-এর মূল্য $0.00 / $0.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে MiniMax-M2.5 বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
GLM-4.7-Flash মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন এবং MiniMax-M2.5 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 204K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GLM-4.7-Flash দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GLM-4.7-Flash বনাম GLM-4.7: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- GLM-4.7-FlashX বনাম GLM-4.7-Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- MiniMax-M2.5 বনাম MiniMax-M2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- MiniMax-M2.7 বনাম MiniMax-M2.5: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
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: Zhipu AI ও MiniMax অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।