Сравнение Model
GLM-4.6
против
MiniMax-M1-80k
28 февр. 2026 г.
Цены
Input
$
0.39
/ M Tokens
$
0.55
/ M Tokens
Output
$
1.9
/ M Tokens
$
2.2
/ M Tokens
Метаданные
Создать на
29 сент. 2025 г.
13 июн. 2025 г.
Лицензия
MIT
APACHE 2.0
Поставщик
Z.ai
MiniMaxAI
Спецификация
Государство
Available
Deprecated
Архитектура
Mixture of Experts Transformer
hybrid-attention Mixture-of-Experts (MoE)
Калибровка
Да
Да
Смешение экспертов
Да
Да
Общее количество параметров
335B
456B
Активированные параметры
45.9B
Мышление
Нет
Нет
Точность
FP8
FP8
Длина контекста
205K
131K
Максимум Tokens
205K
131K
поддерживается функциональность
Безсерверный
поддерживается
поддерживается
Безсерверный LoRA
Не поддерживается
Не поддерживается
Тонкая настройка
Не поддерживается
Не поддерживается
Embeddings
Не поддерживается
Не поддерживается
Rerankers
Не поддерживается
Не поддерживается
Поддержка Image Input
Не поддерживается
Не поддерживается
Режим JSON
поддерживается
Не поддерживается
Структурированные Outputs
Не поддерживается
Не поддерживается
Инструменты
поддерживается
Не поддерживается
Завершение погашения
Не поддерживается
Не поддерживается
Chat Префикс Заполнение
поддерживается
Не поддерживается
GLM-4.6в сравнении
Смотрите как GLM-4.6сравнивается с другими популярными моделями по ключевым параметрам.
ВС
MiniMax-M2.5
ВС
GLM-5
ВС
Step-3.5-Flash
ВС
GLM-4.7
ВС
MiniMax-M2.1
ВС
GLM-4.6V
ВС
Kimi-K2-Thinking
ВС
MiniMax-M2
ВС
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
ВС
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
ВС
Ring-flash-2.0
ВС
Ling-flash-2.0
ВС
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
ВС
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
ВС
Kimi-K2-Instruct-0905
ВС
gpt-oss-120b
ВС
step3
ВС
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
ВС
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
ВС
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
