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Head-to-Head Model Comparison

GLM-5-Turbo vs MiniMax-M2.7-highspeed

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs リサーチチーム監修最終確認日: October 2026編集方針
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GLM-5-Turbo vs MiniMax-M2.7-highspeed: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AIのGLM-5-TurboとMiniMaxのMiniMax-M2.7-highspeedは、注目度の高い主要AIモデルです。GLM-5-Turboは200K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.60/出力$1.80、一方のMiniMax-M2.7-highspeedは204K トークンのコンテキストで入力$0.25/出力$1.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。

徹底比較 (VS)

任意のAIモデルを切り替えて比較

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:
Zhipu AI

GLM-5-Turbo

超高速・低遅延レスポンス

Zhipu AI の GLM-5-Turbo は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 86/100（1Mトークンあたり入力$0.6・出力$1.8）を実現しています。

Intelligence Index86 / 100
Input Token:

$0.60 / 1M

Output Token:

$1.80 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

55%

MiniMax

MiniMax-M2.7-highspeed

超高速・低遅延レスポンス

MiniMax の MiniMax-M2.7-highspeed は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。204K のコンテキストウィンドウ、毎秒 140 トークンの生成速度、知能指数 82/100（1Mトークンあたり入力$0.25・出力$1）を実現しています。

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.25 / 1M

Output Token:

$1.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

ひと目でわかる主な違い

  • MiniMax-M2.7-highspeed is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • MiniMax-M2.7-highspeed has a larger context window (204K vs 200K tokens).
  • MiniMax-M2.7-highspeed is faster at 140 tok/s vs 95 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-5-TurboMiniMax-M2.7-highspeed
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8682
Provider
Zhipu AIMiniMax
Input Price
Cost per million input tokens
$0.60 / 1M$0.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.80 / 1M$1.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.34 / 1M$0.17 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text204K tokens~306 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
55%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
65%63%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.06 / 1M$0.03 / 1M

分野別勝者スコアカード

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
MiniMax-M2.7-highspeed
2.0x cheaper monthly runtime
Speed
MiniMax-M2.7-highspeed
+47% faster generation
Context
MiniMax-M2.7-highspeed
204K tokens window

検証済みベンチマークスコア比較

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

GLM-5-TurboMiniMax-M2.7-highspeed
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

55%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

65%vs63%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

82.5%vs78%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1335pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs140 tok/s

レイテンシ＆応答時間

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-5-Turbo0.42s
MiniMax-M2.7-highspeed0.29s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-5-Turbo5.68s
MiniMax-M2.7-highspeed3.86s

リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター

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)
GLM-5-Turbo Monthly API Bill
$2.61 / month
$0.6/1M in · $1.8/1M out
MiniMax-M2.7-highspeed Monthly API Bill
$1.31 / month
$0.25/1M in · $1/1M out
MiniMax-M2.7-highspeed saves approximately $1.30 / month (50%) under this workload.2.0x Savings

GLM-5-Turbo · Strengths & Key Advantages

  • 200K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 65%）
  • 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 420ms の低遅延
  • 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.6・出力$1.8）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
  • クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

MiniMax-M2.7-highspeed · Strengths & Key Advantages

  • 204K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（GPQA Diamond 63% · MMLU-Pro 78%）
  • 毎秒 140 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 290ms の低遅延
  • 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.25・出力$1）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
  • クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
  • 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-5-TurboMiniMax-M2.7-highspeed
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.16$0.06
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
22K15K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
7K2K

技術仕様・スペック

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-5-TurboMiniMax-M2.7-highspeed
Official API Model ID (SDK)glm-5-turbominimax-m2-7-highspeed
API ProtocolZhipu AI REST API (OpenAI-Compatible)MiniMax REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2026-032026-03
Knowledge CutoffJanuary 2026January 2026
ArchitectureHosted Accelerated Frontier TransformerHigh-Throughput Hosted Cloud Accelerator
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.6/1M in) across full 200K windowFlat rate ($0.25/1M in) across full 204K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.06/1M tokensCached input at $0.025/1M tokens
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 SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationZhipu AI Production Safety & Alignment VerifiedMiniMax Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-5-Turbo vs MiniMax-M2.7-highspeed: よくある質問 (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-5-Turbo or MiniMax-M2.7-highspeed?

GLM-5-Turbo is more intelligent. It scores 86 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

MiniMax-M2.7-highspeed is faster, generating 140 tokens per second compared with 95 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

MiniMax-M2.7-highspeed is cheaper at $0.17 per 1M tokens blended, compared with $0.34 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

MiniMax-M2.7-highspeed has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.42s.

Which model has a larger context window?

MiniMax-M2.7-highspeed has a larger context window, supporting 204K tokens compared with 200K tokens.

総合評価

GLM-5-Turbo（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とMiniMax-M2.7-highspeed（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGLM-5-Turboがリードし、応答速度とスループットではMiniMax-M2.7-highspeedが優れ、APIコスト効率ではMiniMax-M2.7-highspeedが有利です。

よくある質問 (FAQ)

コーディングや複雑な推論には GLM-5-Turbo と MiniMax-M2.7-highspeed のどちらが適していますか？+

総合知能指数およびコーディング評価では GLM-5-Turbo が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。

GLM-5-Turbo と MiniMax-M2.7-highspeed ではどちらのAPI料金が安いですか？+

GLM-5-Turbo は100万トークンあたり入力$0.60 / 出力$1.80、MiniMax-M2.7-highspeed は入力$0.25 / 出力$1.00です。総合的なコスト効率では MiniMax-M2.7-highspeed がより経済的です。

コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+

コンテキストウィンドウは GLM-5-Turbo が 200K トークン、MiniMax-M2.7-highspeed が 204K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では MiniMax-M2.7-highspeed がリードしています。

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

公的ソース: Zhipu AIおよびMiniMax公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。