Llama 4 Scout 对比 MiniMax-M2.7
哪个更划算： Llama 4 Scout 通过 Meta 或 MiniMax-M2.7 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
MiniMax-M2.7 的得分高 16.3 分（22.8 对 6.5），但运行基准测试的成本为对方的 3.3×（$243 对 $73.6；同属中端档）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 6.5 的智能时选 MiniMax-M2.7，6.5 已足够时选 Llama 4 Scout。
| 指标 | Llama 4 Scout | MiniMax-M2.7 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 6.5 | 22.8 | +250.8% MiniMax-M2.7 智能高 3.5 倍 |
| AA 总成本（越低越好） | $73.56 | $243.38 | +230.9% MiniMax-M2.7 贵 3.3 倍 |
| 端到端时间（越低越好） | 6.47s | 53.54s | +727.5% 慢 MiniMax-M2.7 is 727.5% |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.18 / $0.66 | $0.30 / $1.20 | |
| 输入类型 | 文字、图像 | 文本 |
MiniMax-M2.7 对比 Llama 4 Scout：智能分高 250.8%，运行 AA 基准测试的成本高 230.9%，端到端时间慢 727.5%。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- Llama 4 Scout 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6 Luna (Xhigh) $66.8 的得分为 34.60。
- MiniMax-M2.7 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Pro $207 的得分为 46.30。
Llama 4 ScoutMiniMax-M2.7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