GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.6V vs MiniMax-M2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.6V ve MiniMax tarafından sunulan MiniMax-M2.1, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GLM-4.6V, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; MiniMax-M2.1, 204K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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-4.6V

Yerel Çok Modlu Yapay Zeka

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.6V; yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 80 token/sn hız, 77/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.

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

Otonom Ajan ve Araç Modeli

MiniMax tarafından geliştirilen MiniMax-M2.1; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 204K bağlam penceresi, 88 token/sn hız, 80/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi su

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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%

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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 bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1280)
  • Sadece 510 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 80 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (24B VLM)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

MiniMax-M2.1 · Strengths & Key Advantages

  • 204K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 61% · MMLU-Pro 76.5%)
  • Sadece 420 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 88 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (Confidential / 130B MoE)
Considerations & Trade-offs
  • Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem GLM-4.6V (yerel çok modlu metin ve görsel anlama ile karmaşık belge analizi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de MiniMax-M2.1 (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: MiniMax-M2.1 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, MiniMax-M2.1 daha yüksek üretim hızı sağlar; GLM-4.6V ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GLM-4.6V mi yoksa MiniMax-M2.1 mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde MiniMax-M2.1 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GLM-4.6V ve MiniMax-M2.1 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GLM-4.6V 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, MiniMax-M2.1 $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette GLM-4.6V daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

GLM-4.6V 131.1K token bağlam penceresi sunarken MiniMax-M2.1 204K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise MiniMax-M2.1 öndedir.

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.

Resmi kaynaklar: Zhipu AI ve MiniMax resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).