벤치마크, 가격, 컨텍스트 길이 및 기타 모델 기능을 포함한 주요 지표로 DeepSeek의 DeepSeek V3.2 및 MiniMax의 MiniMax M2.1 모델을 비교하십시오. 두 모델 모두 및 수백 개의 다른 모델을 OpenRouter API를 통해 이용할 수 있습니다.
| 속성 | DeepSeek V3.2 | MiniMax M2.1 |
|---|---|---|
| 입력 가격 | US$0.2088/M tokens | US$0.30/M tokens |
| 출력 가격 | US$0.3096/M tokens | US$1.20/M tokens |
| 컨텍스트 윈도우 | 163,840 토큰 | 204,800 토큰 |
| 지능 지수 | 사용 불가 | 사용 불가 |
| 코딩 지수 | 44.2 | 사용 불가 |
| 에이전트 지수 | 사용 불가 | 사용 불가 |
| 지연 시간 (p50) | 1.00초 | 1.68초 |
| 처리량 (p50) | 60.0 tok/s | 32.0 tok/s |
| 제공업체 | DeepSeek | MiniMax |
| 모델 페이지 | DeepSeek V3.2 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 | MiniMax M2.1 모델 세부 정보, 제공업체 및 가격 |
벤치마크 데이터 업데이트됨
OpenRouter에서 DeepSeek V3.2는 MiniMax M2.1보다 저렴하며, DeepSeek V3.2의 입력 비용은 US$0.2088/M tokens, 출력 비용은 US$0.3096/M tokens인 반면, MiniMax M2.1의 입력 비용은 US$0.30/M tokens, 출력 비용은 US$1.20/M tokens입니다.
MiniMax M2.1의 컨텍스트 윈도는 204,800토큰으로, DeepSeek V3.2의 163,840토큰보다 깁니다.
OpenRouter에서는 DeepSeek V3.2의 생성 속도가 더 빠르며, 초당 생성 토큰 수의 중앙값은 60.0개로 MiniMax M2.1의 초당 32.0개보다 높습니다.