GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

MiniMax-M2.1 vs MiniMax-M2

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
MiniMax-M2.1 vs MiniMax-M2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

MiniMax-M2.1 от MiniMax и MiniMax-M2 от MiniMax — две ключевые модели ИИ в своём классе. MiniMax-M2.1 предлагает контекстное окно 204K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а MiniMax-M2 — контекст 196K 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:
MiniMax

MiniMax-M2.1

Автономная агентная модель

MiniMax-M2.1 от MiniMax — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 204K, скорость 88 ток/с и индекс интеллекта 80/100 (бесплатным доступом к

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

MiniMax

MiniMax-M2

Автономная агентная модель

MiniMax-M2 от MiniMax — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 196K, скорость 85 ток/с и индекс интеллекта 78/100 (бесплатным доступом к о

Intelligence Index78 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

196K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Ключевые отличия кратко

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • MiniMax-M2.1 has a larger context window (204K vs 196K tokens).
  • MiniMax-M2.1 is faster at 88 tok/s vs 85 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMiniMax-M2.1MiniMax-M2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8078
Provider
MiniMaxMiniMax
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
204K tokens~306 A4 pages of text196K tokens~294 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
88 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
61%58%

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
MiniMax-M2.1
+4% faster generation
Context
MiniMax-M2.1
204K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

MiniMax-M2.1MiniMax-M2
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

61%vs58%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

76.5%vs74%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1315ptsvs1290pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

88 tok/s vs85 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
MiniMax-M2.10.42s
MiniMax-M20.44s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
MiniMax-M2.16.10s
MiniMax-M26.32s

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)
MiniMax-M2.1 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
MiniMax-M2 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-M2.1 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 204K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 76.5%)
  • Высокая скорость генерации 88 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 420 мс
  • Открытые веса модели (Confidential / 130B 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

MiniMax-M2 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 196K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 74%)
  • Высокая скорость генерации 85 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 440 мс
  • Открытые веса модели (Confidential / 120B 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.

MetricMiniMax-M2.1MiniMax-M2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
16K15K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
4K3K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMiniMax-M2.1MiniMax-M2
Official API Model ID (SDK)minimax-m2-1minimax-m2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-122025-10
Knowledge CutoffOctober 2025August 2025
ArchitectureRefined Agentic Mixture-of-Experts TransformerHigh-Efficiency Open Mixture-of-Experts Transformer
ParametersConfidential / 130B MoEConfidential / 120B 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) · 81 GB VRAM (4-bit Quantized) · 280 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 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-M2.1 vs MiniMax-M2: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, MiniMax-M2.1 or MiniMax-M2?

MiniMax-M2.1 is more intelligent. It scores 80 compared with 78 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

MiniMax-M2.1 is faster, generating 88 tokens per second compared with 85 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 0.44s.

Which model has a larger context window?

MiniMax-M2.1 has a larger context window, supporting 204K tokens compared with 196K tokens.

Вердикт

И MiniMax-M2.1 (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и MiniMax-M2 (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: MiniMax-M2.1 лидирует в сложных тестах логики и кода, MiniMax-M2.1 обеспечивает более высокую скорость генерации, а MiniMax-M2.1 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: MiniMax-M2.1 или MiniMax-M2?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует MiniMax-M2.1. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — MiniMax-M2.1 или MiniMax-M2?+

Тариф MiniMax-M2.1 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а MiniMax-M2 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее MiniMax-M2.1.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

MiniMax-M2.1 поддерживает контекст 204K токенов против 196K токенов у MiniMax-M2, а по скорости генерации токенов лидирует MiniMax-M2.1.

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 MiniMax и MiniMax, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).