MiniMax-M2 vs GLM-4.6
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
MiniMax tarafından geliştirilen MiniMax-M2 ve Zhipu AI tarafından sunulan GLM-4.6, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. MiniMax-M2, 196K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; GLM-4.6, 204.8K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M2
Otonom Ajan ve Araç ModeliMiniMax tarafından geliştirilen MiniMax-M2; otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon için tasarlanmış olup 196K bağlam penceresi, 85 token/sn hız, 78/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi suna
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
196K tokens
N/A
GLM-4.6
Açık Ağırlıklı Temel ModelZhipu AI tarafından geliştirilen GLM-4.6; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 205K bağlam penceresi, 70 token/sn hız, 82/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık eri
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
204.8K tokens
48%
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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% |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M2 · Strengths & Key Advantages
- 196K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (GPQA Diamond 58% · MMLU-Pro 74%)
- Sadece 440 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 85 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (Confidential / 120B 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
GLM-4.6 · Strengths & Key Advantages
- 205K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 48% · GPQA Diamond 63.5%)
- Sadece 560 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 70 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (150B 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.
| 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 |
Teknik Özellikler
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: Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem MiniMax-M2 (otonom ajan iş akışları, araç çağırma (tool calling) ve çok adımlı otomasyon, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de GLM-4.6 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: GLM-4.6 karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, MiniMax-M2 daha yüksek üretim hızı sağlar; MiniMax-M2 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için MiniMax-M2 mi yoksa GLM-4.6 mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde GLM-4.6 önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
MiniMax-M2 ve GLM-4.6 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
MiniMax-M2 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, GLM-4.6 $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette MiniMax-M2 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
MiniMax-M2 196K token bağlam penceresi sunarken GLM-4.6 204.8K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise MiniMax-M2 öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.6 vs Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking): Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- GLM-4.6V vs GLM-4.6: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- MiniMax-M2.1 vs MiniMax-M2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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: MiniMax ve Zhipu AI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).