MiniMax-M2 vs GLM-4.6
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
MiniMax-M2 от MiniMax и GLM-4.6 от Zhipu AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. MiniMax-M2 предлагает контекстное окно 196K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а GLM-4.6 — контекст 204.8K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M2
Автономная агентная модельMiniMax-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
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
196K tokens
N/A
GLM-4.6
Базовая модель с открытыми весамиGLM-4.6 от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 205K, скорость 70 ток/с и индекс интеллекта 82/100 (бесплатным доступ
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204.8K tokens
48%
Ключевые отличия кратко
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GLM-4.6 has a larger context window (205K vs 196K tokens).
- MiniMax-M2 is faster at 85 tok/s vs 70 tok/s.
| Feature | MiniMax-M2 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 82 |
Provider | MiniMax | Zhipu AI |
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 | 196K tokens~294 A4 pages of text | 204.8K tokens~307 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 70 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 48% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 58% | 63.5% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
GLM-4.6 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 205K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 63.5%)
- Высокая скорость генерации 70 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 560 мс
- Открытые веса модели (150B 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.
| Metric | MiniMax-M2 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 3K | 6K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | MiniMax-M2 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m2 | glm-4-6 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-10 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | July 2025 |
| Architecture | High-Efficiency Open Mixture-of-Experts Transformer | Advanced Mixture-of-Experts Enterprise Transformer |
| Parameters | Confidential / 120B MoE | 150B 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) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 74 GB VRAM (4-bit Quantized) · 258 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 93 GB VRAM (4-bit Quantized) · 323 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M2 vs GLM-4.6: Быстрые ответы (FAQ)
Which is more intelligent, MiniMax-M2 or GLM-4.6?
GLM-4.6 is more intelligent. It scores 82 compared with 78 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
MiniMax-M2 is faster, generating 85 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model has lower latency?
MiniMax-M2 has lower latency, with a time to first token of 0.44s compared with 0.56s.
Which model has a larger context window?
GLM-4.6 has a larger context window, supporting 204.8K tokens compared with 196K tokens.
Вердикт
И MiniMax-M2 (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GLM-4.6 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: GLM-4.6 лидирует в сложных тестах логики и кода, MiniMax-M2 обеспечивает более высокую скорость генерации, а MiniMax-M2 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: MiniMax-M2 или GLM-4.6?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует GLM-4.6. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — MiniMax-M2 или GLM-4.6?+
Тариф MiniMax-M2 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а GLM-4.6 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее MiniMax-M2.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
MiniMax-M2 поддерживает контекст 196K токенов против 204.8K токенов у GLM-4.6, а по скорости генерации токенов лидирует MiniMax-M2.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.6 против Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GLM-4.6V против GLM-4.6: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- MiniMax-M2.1 против MiniMax-M2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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 Zhipu AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).