MiniMax-M2 vs GLM-4.6
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
MiniMax-M2 by MiniMax and GLM-4.6 by Zhipu AI 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, GLM-4.6 provides an expanded memory horizon with 205K tokens. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2 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।
MiniMax-M2
দক্ষ এজেন্টখরচ-conscious ওপেন-ওয়েটস মডেল এর জন্য নির্মিত উচ্চ-concurrency কোডিং এজেন্ট, office productivity, এবং সুসংগঠিত টুল ওয়ার্কফ্লো.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
196K tokens
N/A
GLM-4.6
পরবর্তী GLM-4 ওয়ার্কহর্সউল্লেখযোগ্য late-2025 ওপেন MoE upgrade সহ 200K কনটেক্সট উইন্ডো, enhanced কোডিং এজেন্ট, এবং জটিল গাণিতিক problem solving.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204.8K tokens
48%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GLM-4.6 has a larger context window (205K vs 196K tokens).
- MiniMax-M2 is faster at 85 tok/s vs 70 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | MiniMax-M2 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 82 |
Provider | MiniMax | Zhipu AI |
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 | 196K tokens~294 A4 pages of text | 204.8K tokens~307 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 70 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 48% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 58% | 63.5% |
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।
MiniMax-M2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ওপেন-ওয়েটস সহ লাইটওয়েট ইনফারেন্স requirements এর তুলনায় ডেন্স peers
- নির্ভরযোগ্য JSON ফরম্যাটিং এবং function calling কমপ্লায়েন্স
- Solid 196K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এর জন্য bulk নথি প্রক্রিয়াকরণ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Superseded দ্বারা newer M2.7 এবং M3 variants এর জন্য জটিল engineering challenges
- কম সঠিকতা এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক প্রোগ্রামিং বেঞ্চমার্ক
GLM-4.6 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Solid 200K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো supporting উল্লেখযোগ্য নথি packages
- Major jump মধ্যে SWE-bench verified কোডিং সক্ষমতা চেয়ে বেশি GLM-4.5
- ওপেন-ওয়েটস সহ mature tooling এবং vLLM ইনফারেন্স ইঞ্জিন ইন্টিগ্রেশন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- হার্ডওয়্যার requirements require এন্টারপ্রাইজ ক্লাস্টার setups এর জন্য multi-instance সার্ভিং
- Does নয় natively parse ছবি বা অডিও inputs
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | MiniMax-M2 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 3K | 6K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | MiniMax-M2 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | minimax-m2 | glm-4-6 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-10 | 2025-09 |
| নলেজ কাটঅফ | August 2025 | July 2025 |
| আর্কিটেকচার | High-Efficiency Open Mixture-of-Experts Transformer | Advanced Mixture-of-Experts Enterprise Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential / 120B MoE | 150B 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) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 258 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 93 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 323 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 |
MiniMax-M2 vs GLM-4.6: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, MiniMax-M2 or GLM-4.6?
GLM-4.6 is more intelligent. It scores 82 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2 is faster, generating 85 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model has lower latency?
MiniMax-M2 has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.56s.
Which model has a larger context window?
GLM-4.6 has a larger context window, supporting 204.8K tokens compared with 196K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose MiniMax-M2 if your priority is Mid-tier enterprise automation, customer chatbots, and internal knowledge search. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GLM-4.6 if your workflow prioritizes Enterprise software maintenance, repository code reviews, and automated compliance auditing. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does MiniMax-M2 compare to GLM-4.6 in API token pricing and cost per token?+
Both MiniMax-M2 and GLM-4.6 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: MiniMax-M2 or GLM-4.6?+
MiniMax-M2 supports a context window of 196K tokens (~147k words), while GLM-4.6 supports 205K tokens (~154k words). Therefore, GLM-4.6 can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: MiniMax-M2 or GLM-4.6?+
MiniMax-M2 scores at the frontier of coding benchmarks, while GLM-4.6 scores 48%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GLM-4.6 provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between MiniMax-M2 and GLM-4.6?+
MiniMax-M2 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GLM-4.6 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between MiniMax-M2 and GLM-4.6?+
MiniMax-M2 generates approximately 85 tokens per second, while GLM-4.6 delivers 70 tokens per second. In latency-sensitive production environments, MiniMax-M2 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining MiniMax-M2 and GLM-4.6 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, and route deep architectural or complex reasoning queries to MiniMax-M2. 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-4.6 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-4.6V vs GLM-4.6: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- MiniMax-M2.1 vs MiniMax-M2: 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
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: 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