GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1: 究極のパフォーマンス&価格比較
推論、ベンチマーク、遅延の洞察を深掘りしましょう。
GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1対決の最終評決
包括的な分析の結果、生の知性と推論を重視するユーザーにとってGPT-5.2 (medium)が最も優れた選択肢として浮上しました。 しかし、MiniMax-M2.1は依然として非常に競争力のある選択肢であり、特により高速な応答時間とコスト効率を要求するシナリオに適しています。 この詳細なGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1比較では、最良の決定を下すために必要なすべての重要な指標を分解して説明します。
モデルスナップショット
主要な意思決定指標をひと目で確認。
GPT-5.2 (medium)
OpenAI
- 推論
- 10
- コーディング
- 4
- マルチモーダル
- 4
- 長いコンテキスト
- 6
- ブレンド価格 / 100万トークン
- $0.005
- P95 レイテンシ
- 1000ms
- 1秒あたりのトークン数
- —
MiniMax-M2.1
Other
- 推論
- 8
- コーディング
- 3
- マルチモーダル
- 3
- 長いコンテキスト
- 5
- ブレンド価格 / 100万トークン
- $0.001
- P95 レイテンシ
- 1000ms
- 1秒あたりのトークン数
- 67.338トークン/秒
全体的な能力
Capability radar は GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1 の対決を包括的に把握できます。 このチャートは、各モデルの強みと弱みを一目で示しており、私たちのGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1分析の基盤を形成しています。
このレーダーチャートは、`GPT-5.2 (medium)`と`MiniMax-M2.1`のコア能力(推論、コーディング、数学プロキシ、マルチモーダル、長文コンテキスト)を視覚的に表現しています。
ベンチマーク内訳
詳細な分析のために、このチャートは標準化されたベンチマークにおけるスコアを直接比較しています。 重要なMMLU Proテストで、GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1議論の重要な部分として、GPT-5.2 (medium)は100、MiniMax-M2.1は80を獲得しました。 このデータ主導のアプローチは、どんな真剣なGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1比較にも不可欠です。
このグループ化された棒グラフは、各ベンチマーク指標の比較を並べて提供します。
速度と遅延
スピードはインタラクティブなアプリケーションのGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1決定において重要な要素です。 以下の指標は、本番環境へのリリース前に検討すべきトレードオフを示しています。
最初のトークンまでの時間
GPT-5.2 (medium)300ms
MiniMax-M2.1300ms
毎秒のトークン数
GPT-5.2 (medium)60
MiniMax-M2.167.338
GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1の経済学
パワーは方程式の一部に過ぎません。 このGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1価格分析は、本当の価値を実感させます。
価格の内訳
入力と出力の価格を一目で比較できます。
実際のコストシナリオ
1Mの入力トークンを処理し、250kの出力トークンを生成するには、
GPT-5.2 (medium) の費用は $0.005 ですが、MiniMax-M2.1 の費用は $0.001 です。 この実用的な計算は、GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1の選択を検討している開発者にとって不可欠です。あなたにとってGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1バトルで勝つモデルはどれ?
GPT-5.2 (medium) を選択してください。..
あなたの最優先事項は、生のパフォーマンスと能力です。
最高精度が求められる技術または科学分野で働いています。
コストは、GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1の決定においてパワーに次ぐ二次的な関心事です。
MiniMax-M2.1 を選択してください。..
ユーザー向けアプリケーションには、高い応答性を持つモデルが必要です。
予算はGPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1選択の主要な考慮事項です。
運用コストが重要となる大規模開発を行っています。
GPT-5.2 (medium) vs MiniMax-M2.1比較についてのご質問
データソース: https://artificialanalysis.ai/