GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GLM-4.6V de Zhipu AI et MiniMax-M2.1 de MiniMax sont deux modèles d’IA de premier plan. GLM-4.6V propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que MiniMax-M2.1 offre 204K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.6V
IA Multimodale NativeGLM-4.6V de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligence de 77/
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
MiniMax-M2.1
IA Agentique et Outils AutonomesMiniMax-M2.1 de MiniMax est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 204K, une vitesse de 88 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.6V · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1280)
- Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
- Poids ouverts (24B VLM) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
MiniMax-M2.1 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 204K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 76.5%)
- Débit rapide de 88 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 420 ms
- Poids ouverts (Confidential / 130B MoE) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | GLM-4.6V | MiniMax-M2.1 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-6v | minimax-m2-1 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-12 | 2025-12 |
| Knowledge Cutoff | October 2025 | October 2025 |
| Architecture | High-Resolution Open Vision-Language Transformer | Refined Agentic Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | 24B VLM | Confidential / 130B 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) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 15 GB VRAM (4-bit Quantized) · 52 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1: Réponses Rapides (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.
Verdict
GLM-4.6V (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et MiniMax-M2.1 (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : MiniMax-M2.1 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, MiniMax-M2.1 assure un débit supérieur et GLM-4.6V offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-4.6V ou MiniMax-M2.1 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, MiniMax-M2.1 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre GLM-4.6V et MiniMax-M2.1 ?+
GLM-4.6V est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour MiniMax-M2.1. En coût pondéré, GLM-4.6V est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
GLM-4.6V prend en charge 131.1K tokens contre 204K tokens pour MiniMax-M2.1. Côté vitesse de génération, MiniMax-M2.1 est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.6V vs GLM-4.6 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- GLM-4.7 vs GLM-4.6V : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- MiniMax-M2.1 vs MiniMax-M2 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- MiniMax-M2.5 vs MiniMax-M2.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Zhipu AI et MiniMax, fiches système et benchmarks indépendants (2026).