GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-4.7-Flash от Zhipu AI и MiniMax-M2.5 от MiniMax — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-4.7-Flash предлагает контекстное окно 200K токенов по цене $0.01/$0.03 за 1 млн токенов, а MiniMax-M2.5 — контекст 204K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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-4.7-Flash

Компактная экономичная модель

GLM-4.7-Flash от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 74/100 (по цене $0.0

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

Открытая модель для кодинга

MiniMax-M2.5 от MiniMax — специализированная ИИ-модель для разработки программного обеспечения и генерации кода с открытыми весами, обеспечивающая контекстное окно 204K, скорость 80 ток/с и индекс интеллекта 82/100 (бесплатным доступом к от

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

48%

Ключевые отличия кратко

  • 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 →
FeatureGLM-4.7-FlashMiniMax-M2.5
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7482
Provider
Zhipu AIMiniMax
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 text204K tokens~306 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s80 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A48%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A64%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
MiniMax-M2.5
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.7-Flash
+100% faster generation
Context
MiniMax-M2.5
204K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Задержка и скорость ответа

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

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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-4.7-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

  • Контекстное окно 200K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
  • Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 240 мс
  • Открытые веса модели для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

MiniMax-M2.5 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 204K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
  • Высокая скорость генерации 80 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 470 мс
  • Открытые веса модели (Confidential / 160B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-4.7-FlashMiniMax-M2.5
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K6K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.7-FlashMiniMax-M2.5
Official API Model ID (SDK)glm-4-7-flashminimax-m2-5
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012026-02
Knowledge CutoffNovember 2025December 2025
ArchitectureOptimized High-Speed Lightweight TransformerCoding-Centric Sparse MoE Transformer
ParametersConfidentialConfidential / 160B 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)Flat rate ($0.015/1M in) across full 200K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.002/1M tokensAutomatic 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) · 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 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

GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5: Быстрые ответы (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.

Вердикт

И GLM-4.7-Flash (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и MiniMax-M2.5 (Оптимально для разработки программного обеспечения и генерации кода с открытыми весами, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: MiniMax-M2.5 лидирует в сложных тестах логики и кода, GLM-4.7-Flash обеспечивает более высокую скорость генерации, а MiniMax-M2.5 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: GLM-4.7-Flash или MiniMax-M2.5?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует MiniMax-M2.5. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — GLM-4.7-Flash или MiniMax-M2.5?+

Тариф GLM-4.7-Flash составляет $0.01 / $0.03 за 1 млн входных/выходных токенов, а MiniMax-M2.5 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее MiniMax-M2.5.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

GLM-4.7-Flash поддерживает контекст 200K токенов против 204K токенов у MiniMax-M2.5, а по скорости генерации токенов лидирует GLM-4.7-Flash.

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)

Related reading

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.

Официальные источники: Официальная документация API Zhipu AI и MiniMax, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).