GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GLM-4.6V da Zhipu AI e MiniMax-M2.1 da MiniMax são dois modelos de IA de destaque. O GLM-4.6V oferece uma janela de contexto de 131.1K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o MiniMax-M2.1 oferece 204K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.6V
IA Multimodal NativaO GLM-4.6V da Zhipu AI é um modelo de IA projetado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 80 tokens/s, índice de inteligência de 77/100 e tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
MiniMax-M2.1
IA Agêntica e Uso de FerramentasO MiniMax-M2.1 da MiniMax é um modelo de IA projetado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, oferecendo janela de contexto de 204K, velocidade de 88 tokens/s, índice de inteligência de 80/100 e tari
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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.
| Feature | 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% |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GLM-4.6V · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 8K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1280)
- Taxa de transferência rápida de 80 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 510 ms
- Pesos abertos (24B VLM) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
MiniMax-M2.1 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 204K com limite máximo de saída de 8K tokens (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 76.5%)
- Taxa de transferência rápida de 88 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 420 ms
- Pesos abertos (Confidential / 130B MoE) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto GLM-4.6V (Indicado para compreensão multimodal nativa de texto e imagem e leitura visual de documentos, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto MiniMax-M2.1 (Indicado para fluxos de trabalho agênticos autônomos, chamada de ferramentas e automação, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: MiniMax-M2.1 lidera em inteligência geral e programação, MiniMax-M2.1 oferece geração mais rápida e GLM-4.6V apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, GLM-4.6V ou MiniMax-M2.1?+
Nas avaliações de inteligência e código, MiniMax-M2.1 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, GLM-4.6V ou MiniMax-M2.1?+
O GLM-4.6V custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o MiniMax-M2.1 custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, GLM-4.6V é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O GLM-4.6V suporta 131.1K tokens de contexto contra 204K tokens do MiniMax-M2.1, enquanto MiniMax-M2.1 entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Zhipu AI e MiniMax e benchmarks independentes (2026).