GLM-5 (Reasoning) 对比 MiniMax-M2
GLM-5 (Reasoning) 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。
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 | GLM-5 (Reasoning) | MiniMax-M2 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 27.9 | 18.6 | −33.3% MiniMax-M2 智能低 33.3% |
| 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） | 52.51s | 26.27s | −50.0% MiniMax-M2 快 50.0% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $1.00 / $3.20 | $0.30 / $1.20 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
一对一对比