Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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GLM-4.7-FlashProfile

MiniMax-M2.5Profile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Zhipu AI

GLM-4.7-Flash

Modèle Léger et Économique

GLM-4.7-Flash de Zhipu AI est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intelligence de

Intelligence Index74 / 100

Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.03 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

MiniMax

MiniMax-M2.5

Spécialiste Code à Poids Ouverts

MiniMax-M2.5 de MiniMax est un modèle d’IA conçu pour le développement logiciel et la génération de code avec poids ouverts auto-hébergeables, offrant une fenêtre de contexte de 204K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligence de

Intelligence Index82 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

48%

Différences Clés en un Coup d’Œil

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.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	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

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Evaluations ongoing

Coût

MiniMax-M2.5

1.0x cheaper monthly runtime

Vitesse

GLM-4.7-Flash

+100% faster generation

Contexte

MiniMax-M2.5

204K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-4.7-FlashMiniMax-M2.5

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs48%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs64%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

72%vs78.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1270ptsvs1340pts

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs80 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GLM-4.7-Flash0.24s

MiniMax-M2.50.47s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GLM-4.7-Flash3.37s

MiniMax-M2.56.72s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GLM-4.7-Flash Monthly API Bill

$0.05 / month

$0.015/1M in · $0.03/1M out

MiniMax-M2.5 Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

MiniMax-M2.5 saves approximately $0.05 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GLM-4.7-Flash · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 240 ms
Poids ouverts 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-M2.5 · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 204K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 470 ms
Poids ouverts (Confidential / 160B 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-4.7-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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	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: Réponses Rapides (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.

Verdict

GLM-4.7-Flash (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et MiniMax-M2.5 (Conçu pour le développement logiciel et la génération de code avec poids ouverts auto-hébergeables, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : MiniMax-M2.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-4.7-Flash assure un débit supérieur et MiniMax-M2.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GLM-4.7-Flash ou MiniMax-M2.5 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, MiniMax-M2.5 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-4.7-Flash et MiniMax-M2.5 ?+

GLM-4.7-Flash est facturé $0.01 / $0.03 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour MiniMax-M2.5. En coût pondéré, MiniMax-M2.5 est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GLM-4.7-Flash prend en charge 200K tokens contre 204K tokens pour MiniMax-M2.5. Côté vitesse de génération, GLM-4.7-Flash est le plus rapide.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5

Changez et Comparez les Modèles

GLM-4.7-Flash

MiniMax-M2.5

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GLM-4.7-Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

MiniMax-M2.5 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

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