DeepSeek V3.1 (Reasoning) 对比 MiniMax-M2.7
DeepSeek V3.1 (Reasoning) vs MiniMax-M2.7. 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 V3.1 (Reasoning)未排名 · 基准数据缺失
- 智能得分 (Intelligence Index)
- 13.50
- 基准测试费用（美元）
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- 智能得分 (Intelligence Index)
- 22.80
- 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 V3.1 (Reasoning) | MiniMax-M2.7 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 13.5 | 22.8 | +68.9% MiniMax-M2.7 智能高 68.9% |
| AA 总成本（越低越好） | 未公布 | 未公布 | — 无法比较 |
| 端到端时间（越低越好） | 23.26s | 53.51s | +130.1% 慢 MiniMax-M2.7 is 130.1% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.58 / $1.68 | $0.30 / $1.20 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比