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Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M2 vs GLM-4.6

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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MiniMax-M2 vs GLM-4.6: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

MiniMax का MiniMax-M2 और Zhipu AI का GLM-4.6 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। MiniMax-M2 में 196K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि GLM-4.6 में 204.8K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
MiniMax

MiniMax-M2

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

MiniMax का MiniMax-M2 ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 196K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 78/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

196K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Zhipu AI

GLM-4.6

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Zhipu AI का GLM-4.6 प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 205K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 70 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 82/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

48%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMiniMax-M2GLM-4.6
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7882
Provider
MiniMaxZhipu 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 text204.8K tokens~307 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
85 tok/s70 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A48%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
58%63.5%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
MiniMax-M2
+21% faster generation
Context
GLM-4.6
204.8K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

MiniMax-M2GLM-4.6
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.

58%vs63.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1290ptsvs1320pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs70 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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
MiniMax-M20.44s
GLM-4.60.56s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
MiniMax-M26.32s
GLM-4.67.70s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
MiniMax-M2 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-4.6 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

MiniMax-M2 · Strengths & Key Advantages

  • 196K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 74%)
  • 85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 440ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (Confidential / 120B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GLM-4.6 · Strengths & Key Advantages

  • 205K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 63.5%)
  • 70 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 560ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (150B MoE) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMiniMax-M2GLM-4.6
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
3K6K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMiniMax-M2GLM-4.6
Official API Model ID (SDK)minimax-m2glm-4-6
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-102025-09
Knowledge CutoffAugust 2025July 2025
ArchitectureHigh-Efficiency Open Mixture-of-Experts TransformerAdvanced Mixture-of-Experts Enterprise Transformer
ParametersConfidential / 120B MoE150B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 93 GB VRAM (4-bit Quantized) · 323 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

MiniMax-M2 vs GLM-4.6: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

MiniMax-M2 (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GLM-4.6 (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GLM-4.6 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, MiniMax-M2 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और MiniMax-M2 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए MiniMax-M2 या GLM-4.6 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GLM-4.6 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

MiniMax-M2 और GLM-4.6 में किसका API सस्ता है?+

MiniMax-M2 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और GLM-4.6 की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में MiniMax-M2 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

MiniMax-M2 में 196K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GLM-4.6 में 204.8K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में MiniMax-M2 तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: MiniMax और Zhipu AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।