GLM-5.2 (Max) 对比 MiniMax-M3
哪个更划算： GLM-5.2 (Max) 通过 Z AI 或 MiniMax-M3 通过 MiniMax？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-26。
需要权衡
结论
取决于你的预算
GLM-5.2 (Max) 的得分高 4.5 分（33.7 对 29.2），但运行基准测试的成本为对方的 3.9×（$2097 对 $538；成本档次：旗舰 对 高端）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 29.2 的智能时选 GLM-5.2 (Max)，29.2 已足够时选 MiniMax-M3。
| 指标 | GLM-5.2 (Max) | MiniMax-M3 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 33.7 | 29.2 | −13.4% MiniMax-M3 智能低 13.4% |
| AA 总成本（越低越好） | $2,097.29 | $537.98 | −74.3% MiniMax-M3 便宜 74.3% |
| 端到端时间（越低越好） | 28.14s | 24.32s | −13.6% MiniMax-M3 快 13.6% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.40 / $4.40 | $0.30 / $1.20 | |
| 输入类型 | 文本 | Text, Image, Video |
MiniMax-M3 对比 GLM-5.2 (Max)：智能分低 13.4%，运行 AA 基准测试的成本低 74.3%，端到端时间快 13.6%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- GLM-5.2 (Max) 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (Max) $1082 的得分为 51.80。
- MiniMax-M3 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (High) $521 的得分为 50.20。
GLM-5.2 (Max)MiniMax-M3今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比