glm-4.6 vs minimax-m2-her

glm-4.6 и minimax-m2-her: ключевые отличия

glm-4.6 и minimax-m2-her — модели от разных провайдеров (Z-AI и MINIMAX), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости minimax-m2-her в 1.2x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3.1x раз — glm-4.6 принимает до 202 752 токенов.

glm-4.6 — glm-4.6 от Z-AI — с поддержкой reasoning, с function calling, с большим контекстом 202 752 токенов. Стоимость ввода 67.20 ₽/1M токенов, контекст 202 752 токенов. Уникальные возможности, которых нет у minimax-m2-her: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K.

minimax-m2-her — minimax-m2-her от MINIMAX. Стоимость ввода 57.60 ₽/1M токенов, контекст 65 536 токенов.

Обе модели поддерживают: Max Tokens, Temperature, Top P. Это означает, что по функционалу они взаимозаменяемы в 3 из 15 параметров — выбор будет зависеть от цены и качества ответов.

Стоимость glm-4.6 и minimax-m2-her в рублях

minimax-m2-her дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: minimax-m2-her обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 9.6 ₽ (14%), вывод дешевле на 57.6 ₽ (20%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст glm-4.6 vs minimax-m2-her

glm-4.6 принимает до 202 752 токенов — это в 3.1x больше, чем 65 536 у minimax-m2-her. Больший контекст позволяет обрабатывать длинные документы, многошаговые диалоги и объёмные кодовые базы целиком.

По длине вывода: glm-4.6 генерирует до 131 072 токенов за запрос, minimax-m2-her — до 2 048. glm-4.6 лучше подходит для генерации длинных текстов.

Модальности glm-4.6 и minimax-m2-her

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности glm-4.6 и minimax-m2-her

glm-4.6 предлагает возможности, недоступные в minimax-m2-her: Freq. Penalty, Logit Bias, Min P, Pres. Penalty, Reasoning, Rep. Penalty, Response Format, Seed, Stop Sequences, Structured Output, Function Calling, Top K. Общие: .

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры glm-4.6 и minimax-m2-her в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: glm-4.6 или minimax-m2-her?

Счёт 2:2 — модели равны. Выбор зависит от приоритетов вашего проекта:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, minimax-m2-her будет более экономичным вариантом.
• Размер документов: Для работы с длинными документами и контекстами выбирайте glm-4.6 — контекст 202 752 токенов.
• Сложные задачи: Для задач с глубоким анализом и рассуждениями выбирайте glm-4.6 — она поддерживает reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать glm-4.6

glm-4.6 от Z-AI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Для работы с длинными документами — контекст 202 752 vs 65 536 токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Когда нужна интеграция с внешними API через function calling
• Для автоматизации — Structured Output гарантирует JSON по заданной схеме
• Для задач, оптимизированных под экосистему Z-AI

Когда использовать minimax-m2-her

minimax-m2-her от MINIMAX — лучший выбор для следующих задач:

• Когда важна экономия на вводе — minimax-m2-her дешевле на 9.6 ₽ (14%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — minimax-m2-her дешевле на 57.6 ₽ (20%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 10%
• Для задач, оптимизированных под экосистему MINIMAX

Подключение glm-4.6 и minimax-m2-her

glm-4.6 (Z-AI) и minimax-m2-her (MINIMAX) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 15 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "glm-4.6" или "minimax-m2-her"
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между glm-4.6 и minimax-m2-her — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: glm-4.6 vs minimax-m2-her (2:2)

Ничья 2:2 — обе модели одинаково сильны. По цене лидирует minimax-m2-her (ввод 57.6 ₽, вывод 230.4 ₽ за 1M токенов). Для длинных документов выбирайте glm-4.6 с контекстом 202 752. glm-4.6 выделяется поддержкой Freq. Penalty, Logit Bias, Min P.