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Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AI의 GLM-4.6V와 MiniMax의 MiniMax-M2.1는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. GLM-4.6V는 131.1K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, MiniMax-M2.1는 204K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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5-Model Matrix Workbench
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Zhipu AI

GLM-4.6V

네이티브 멀티모달 AI

Zhipu AI의 GLM-4.6V 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 80 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 77/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index77 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

MiniMax

MiniMax-M2.1

자율 에이전트 및 도구 호출 특화

MiniMax의 MiniMax-M2.1 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 204K 컨텍스트 윈도우, 초당 88 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 80/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.6VMiniMax-M2.1
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7780
Provider
Zhipu AIMiniMax
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 text204K tokens~306 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
80 tok/s88 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A61%

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
MiniMax-M2.1
+10% faster generation
Context
MiniMax-M2.1
204K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

GLM-4.6VMiniMax-M2.1
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs61%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs76.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1280ptsvs1315pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

80 tok/s vs88 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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-4.6V0.51s
MiniMax-M2.10.42s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.6V6.76s
MiniMax-M2.16.10s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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-4.6V Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
MiniMax-M2.1 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

GLM-4.6V · Strengths & Key Advantages

  • 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1280)
  • 초당 80 토큰의 빠른 처리 속도와 510ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (24B VLM)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

MiniMax-M2.1 · Strengths & Key Advantages

  • 204K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 76.5%)
  • 초당 88 토큰의 빠른 처리 속도와 420ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (Confidential / 130B MoE)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-4.6VMiniMax-M2.1
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
14K16K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
3K4K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.6VMiniMax-M2.1
Official API Model ID (SDK)glm-4-6vminimax-m2-1
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-122025-12
Knowledge CutoffOctober 2025October 2025
ArchitectureHigh-Resolution Open Vision-Language TransformerRefined Agentic Mixture-of-Experts Transformer
Parameters24B VLMConfidential / 130B 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 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 Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

GLM-4.6V(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 MiniMax-M2.1(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 MiniMax-M2.1가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 MiniMax-M2.1가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GLM-4.6V가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 GLM-4.6V와 MiniMax-M2.1 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 MiniMax-M2.1가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

GLM-4.6V와 MiniMax-M2.1의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

GLM-4.6V는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, MiniMax-M2.1는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 GLM-4.6V가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 GLM-4.6V가 131.1K 토큰, MiniMax-M2.1가 204K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 MiniMax-M2.1가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: Zhipu AI 및 MiniMax 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).