DeepSeek R1 (Jan '25) 对比 MiniMax-M2
DeepSeek R1 (Jan '25) vs MiniMax-M2. 要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
DeepSeekDeepSeek R1 (Jan '25)远离帕累托前沿
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 11.40
- 基准测试费用（美元）
- $461
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 18.60
- 基准测试费用（美元）
- -
这个模型系列的常见写法：深度求索。
结论
比较数据不完整
要可靠地判断智能与成本的取舍，需要两个模型的智能评分和基准测试运行成本。缺失数据不能作为性能结论。
| 指标 | DeepSeek R1 (Jan '25) | MiniMax-M2 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 11.4 | 18.6 | +63.2% MiniMax-M2 智能高 63.2% |
| AA 总成本（越低越好） | $460.74 | 未公布 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 18.69s | 25.81s | +38.1% 慢 MiniMax-M2 is 38.1% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $2.00 / $4.00 | $0.30 / $1.20 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比