GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5

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-4.7-Flash vs MiniMax-M2.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.7-Flash ve MiniMax tarafından sunulan MiniMax-M2.5, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GLM-4.7-Flash, 200K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.01/$0.03 fiyat sunarken; MiniMax-M2.5, 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-4.7-Flash

Hafif ve Ekonomik Model

Zhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.7-Flash; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 200K bağlam penceresi, 160 token/sn hız, 74/100 zeka indeksi ve 1M token başına $0.015/$0.03 fiyatlandı

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

Açık Ağırlıklı Kodlama Uzmanı

MiniMax tarafından geliştirilen MiniMax-M2.5; kendi sunucunuzda barındırılabilir açık ağırlıklı yazılım geliştirme ve kod üretimi için tasarlanmış olup 204K bağlam penceresi, 80 token/sn hız, 82/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık eri

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204K tokens

SWE-bench Verified:

48%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • 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

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

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

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

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-4.7-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

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-4.7-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

  • 200K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
  • Sadece 240 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 160 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari
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-M2.5 · Strengths & Key Advantages

  • 204K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 64%)
  • Sadece 470 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 80 token yüksek üretim hızı
  • vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (Confidential / 160B 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-4.7-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

Teknik Özellikler

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: Hızlı Yanıtlar (SSS)

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.

Sonuç

Hem GLM-4.7-Flash (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de MiniMax-M2.5 (kendi sunucunuzda barındırılabilir açık ağırlıklı yazılım geliştirme ve kod üretimi, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: MiniMax-M2.5 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GLM-4.7-Flash daha yüksek üretim hızı sağlar; MiniMax-M2.5 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GLM-4.7-Flash mi yoksa MiniMax-M2.5 mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde MiniMax-M2.5 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GLM-4.7-Flash ve MiniMax-M2.5 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GLM-4.7-Flash 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.01 / $0.03 ücretlendirilirken, MiniMax-M2.5 $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette MiniMax-M2.5 daha avantajlıdır.

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

GLM-4.7-Flash 200K token bağlam penceresi sunarken MiniMax-M2.5 204K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GLM-4.7-Flash 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).