모델 비교
MiniMax-M2
대
Ring-flash-2.0
2026. 2. 28.
가격
Input
$
0.3
/ M Tokens
$
0.14
/ M Tokens
Output
$
1.2
/ M Tokens
$
0.57
/ M Tokens
메타데이터
사양
주
Deprecated
Available
건축
Mixture of Experts
Mixture-of-Experts (MoE) with 1/32 expert activation ratio and MTP layers, featuring low activation and high sparsity design
교정된
아니요
네
전문가의 혼합
네
네
총 매개변수
230B
100B
활성화된 매개변수
10B
6.1B
추론
아니요
아니요
Precision
FP8
FP8
콘텍스트 길이
197K
131K
Max Tokens
131K
131K
지원됨 기능
Serverless
지원됨
지원됨
Serverless LoRA
지원하지 않음
지원하지 않음
Fine-tuning
지원하지 않음
지원하지 않음
Embedding
지원하지 않음
지원하지 않음
Rerankers
지원하지 않음
지원하지 않음
지원 Image Input
지원하지 않음
지원하지 않음
JSON Mode
지원됨
지원하지 않음
구조화된 Outputs
지원하지 않음
지원하지 않음
도구
지원됨
지원하지 않음
Fim Completion
지원하지 않음
지원하지 않음
Chat Prefix Completion
지원됨
지원됨
MiniMax-M2비교에서
보세요 어떻게 MiniMax-M2다른 인기 있는 모델과 주요 측면에서 비교합니다.
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
