モデル比較
DeepSeek-V3.1-Terminus
対
MiniMax-M1-80k
2026/02/28
価格
Input
$
0.27
/ M Tokens
$
0.55
/ M Tokens
Output
$
1.0
/ M Tokens
$
2.2
/ M Tokens
メタデータ
作成する
2025/09/22
2025/06/13
ライセンス
MIT LICENSE
APACHE 2.0
プロバイダー
DeepSeek
MiniMaxAI
仕様
州
Available
Deprecated
建築
Mixture-of-Experts
hybrid-attention Mixture-of-Experts (MoE)
キャリブレートされた
いいえ
はい
専門家の混合
はい
はい
合計パラメータ
671B
456B
アクティブ化されたパラメータ
236B
45.9B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
164K
131K
Max Tokens
164K
131K
対応機能
Serverless
対応
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
サポートされていません
Image入力をサポートする
サポートされていません
サポートされていません
JSON Mode
対応
サポートされていません
構造化されたOutputs
サポートされていません
サポートされていません
ツール
対応
サポートされていません
Fim Completion
サポートされていません
サポートされていません
Chat Prefix Completion
対応
サポートされていません
DeepSeek-V3.1-Terminus比較において
見てくださいDeepSeek-V3.1-Terminus主要な次元において他の人気のあるモデルと比較します。
VS
MiniMax-M2.5
VS
GLM-5
VS
Step-3.5-Flash
VS
GLM-4.7
VS
MiniMax-M2.1
VS
GLM-4.6V
VS
DeepSeek-V3.2
VS
Kimi-K2-Thinking
VS
MiniMax-M2
VS
DeepSeek-V3.2-Exp
VS
GLM-4.6
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
VS
Ring-flash-2.0
VS
Ling-flash-2.0
VS
Kimi-K2-Instruct-0905
VS
GLM-4.5V
VS
gpt-oss-120b
VS
step3
VS
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
