モデル比較
MiniMax-M2
対
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
2026/02/28
価格
Input
$
0.3
/ M Tokens
$
0.3
/ M Tokens
Output
$
1.2
/ M Tokens
$
1.5
/ M Tokens
メタデータ
作成する
2025/10/22
2025/09/22
ライセンス
MIT
APACHE-2.0
プロバイダー
MiniMaxAI
Qwen
仕様
州
Deprecated
Available
建築
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
230B
235B
アクティブ化されたパラメータ
10B
22B
推論
いいえ
いいえ
Precision
FP8
FP8
コンテキスト長
197K
262K
Max Tokens
131K
262K
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
対応
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
対応
Fim Completion
サポートされていません
対応
Chat Prefix Completion
対応
対応
MiniMax-M2比較において
見てくださいMiniMax-M2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
Step-3.5-Flash
VS
MiniMax-M2.1
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
VS
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
VS
Ring-flash-2.0
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
VS
gpt-oss-120b
VS
step3
VS
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
VS
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
VS
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
VS
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
VS
Qwen2.5-72B-Instruct
VS
Qwen2.5-72B-Instruct-128K
VS
VS
