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MODEL / 档案

MiniMax-M3

MiniMax · [资料补全中] · 榜单第 109 名 · 数据来源：Artificial Analysis

能力画像

各轴按固定区间归一化，可跨模型比较；换个口径看同一份数据的另一面
画像口径： 综合画像 智能程度 速度与延迟 成本

能力 / 性价比 / 速度 / 上下文 / 成本（混合视角）

  • OpenRouter（真实调用量）： 第 18 名 · 分值 1494.45
  • LMArena（人类偏好）： 第 93 名 · 分值 1431.27
  • OpenCompass 司南： 第 15 名 · 分值 69.00
  • Artificial Analysis： 第 109 名 · 分值 29.22
能力指数性价比吞吐上下文输入成本输出成本
轴原始值位置
能力指数（AA） 29.2203
性价比（指数/美元输入价） 97.4
吞吐（tokens/s） 115.3188
上下文窗口（tokens） 1000000
输入价（美元/百万） 越低越优 0.3
输出价（美元/百万） 越低越优 1.2

TREND / 榜单历史

能力指数趋势

数据来自历次批次降采样（日/周），15 个数据点

SCORES / 榜单得分明细

各榜得分

各榜量纲不同，跨榜只比名次（口径见方法学）
榜源维度得分量纲名次批次时间
opencompass 综合得分 69 — 15 2026-09-22
openrouter 综合得分 1494.4489 — 18 2026-09-22
openrouter 总用量 1494.4489 十亿 tokens/天 18 2026-09-22
openrouter 提示用量 1468.3925 十亿 tokens/天 18 2026-09-22
openrouter 补全用量 26.0564 十亿 tokens/天 18 2026-09-22
openrouter 推理用量 0 十亿 tokens/天 18 2026-09-22
openrouter 请求数 29863285 次/天 18 2026-09-22
artificial_analysis 综合得分 29.2203 — 109 2026-09-29
artificial_analysis 智能指数 29.2202932236316 0–100 指数 109 2026-09-29
artificial_analysis 全知指数 1.35 0–100 指数 109 2026-09-29
artificial_analysis 编程与工程（复合） 38.1 0–100 折算 109 2026-09-29
artificial_analysis 智能体与工具调用（复合） 38.05 0–100 折算 109 2026-09-29
artificial_analysis 知识与推理（复合） 46.28 0–100 折算 109 2026-09-29
artificial_analysis 输出吞吐 115.318797460651 tokens/秒 109 2026-09-29
artificial_analysis 首字延迟 1.49651687299999 秒 109 2026-09-29
artificial_analysis 端到端响应 23.175549737117812 秒 109 2026-09-29
artificial_analysis 每任务成本 0.5076126905781733 USD/任务 109 2026-09-29
artificial_analysis 输入价 0.3 USD/百万 tokens 109 2026-09-29
artificial_analysis 输出价 1.2 USD/百万 tokens 109 2026-09-29
artificial_analysis 上下文窗口 1000000 tokens 109 2026-09-29
lmarena 综合得分 1431.2697 — 93 2026-10-29

SOURCES / 官方资料

模型卡与能力

来自档案源的模型卡；来源与观察时间可核对，本站只做转述

该源标注的能力： 图像理解