Meta: Muse Glimmer 30B vs. MiniMax: MiniMax M2.7
Ein direkter Vergleich von Meta: Muse Glimmer 30B (1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €)) und MiniMax: MiniMax M2.7 (0,74 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,65 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meta: Muse Glimmer 30B | MiniMax: MiniMax M2.7 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | MiniMax |
| Eingabe | 1,05 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,94 €) | 0,74 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,65 €) |
| Ausgabe | 4,20 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,74 €) | 2,94 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 2,62 €) |
| Cache-Lesen | 0,14 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,12 €) | 0,15 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,13 €) |
| Kontextfenster | 131.072 | 204.800 |
| Max. Ausgabe | 16.384 | 176.947 |
| Eingabe | text, image | text |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 09.08.2026 | 18.03.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- MiniMax: MiniMax M2.7 ist bei Eingabe-Tokens 30% günstiger.
- MiniMax: MiniMax M2.7 ist bei Ausgabe-Tokens 30% günstiger.
- MiniMax: MiniMax M2.7 liest 1.6× mehr Kontext (204.800 Tokens).
- Nur Meta: Muse Glimmer 30B unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Meta: Muse Glimmer 30B 0,00315 $ und mit MiniMax: MiniMax M2.7 0,00221 $.
Im Detail
Meta: Muse Glimmer 30B ist ein Textmodell von Meta, veröffentlicht am 2026-08-09. MiniMax: MiniMax M2.7 ist ein Textmodell von MiniMax, veröffentlicht am 2026-03-18. Beide werden auf api14 als Modelle der Kategorie Text bereitgestellt, und beide nehmen Text als Eingabe entgegen und geben Text als Ausgabe zurück. Der wichtigste strukturelle Unterschied zwischen ihnen besteht darin, wie viel Kontext sie halten können und welche Arten von Eingaben sie akzeptieren.
MiniMax M2.7 hat mit 204800 Tokens das größere Kontextfenster, während Muse Glimmer 30B bei 131072 Tokens liegt. Muse Glimmer 30B ist das einzige der beiden, das neben Text auch Bildeingaben akzeptiert. Wenn Ihr Prompt also einen Screenshot, ein Diagramm oder eine gescannte Seite enthält, ist das das Modell der Wahl. MiniMax M2.7 ist ausschließlich Text rein, Text raus. Beim Preis ist MiniMax M2.7 sowohl für Eingabe als auch für Ausgabe die günstigere Option, also die wirtschaftlichere Wahl, wenn Sie viele Tokens durchschleusen. Muse Glimmer 30B ist das einzige der beiden, das structured_outputs unter seinen unterstützten Parametern aufführt, was wichtig ist, wenn das Modell einem Schema entsprechen soll. Beide Modelle stellen tools, tool_choice, reasoning, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias und max_tokens bereit, sodass die alltägliche Sampling- und Tool-Calling-Oberfläche auf beiden Seiten gleich ist.
Für die praktische Arbeit ist die Aufteilung ziemlich klar. Wenn Ihre Aufgabe die Analyse langer Dokumente, die Durchsicht großer Codebasen oder eine beliebige Arbeitslast ist, bei der Sie sehr große Textmengen einspeisen und auf die Kosten achten, ist MiniMax M2.7 aufgrund des größeren Kontexts und des niedrigeren Eingabe- und Ausgabepreises die bessere Standardwahl. Wenn Ihre Aufgabe ein Bild umfasst oder Sie die Antwort auf ein strukturiertes Ausgabeschema beschränken müssen, ist Muse Glimmer 30B das Modell, das dies unterstützt. Für gewöhnlichen Chat, Zusammenfassung, Extraktion und Tool-Calling über Text erledigt jedes der beiden Modelle die Aufgabe, und die entscheidenden Faktoren sind Kontextgröße, Bildunterstützung, Unterstützung strukturierter Ausgaben und Preis.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise, da die API OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die Basis-URL von api14, senden Ihre übliche Chat-Completions-Anfrage und setzen das Feld model auf die gewünschte ID. Um Muse Glimmer 30B zu verwenden, setzen Sie model auf meta/muse-glimmer-30b. Um MiniMax M2.7 zu verwenden, setzen Sie model auf minimax/minimax-m2.7. Alles andere im Request-Body, Ihre messages, temperature, tools, response_format und der Rest, bleibt unverändert. Der Wechsel zwischen den beiden ist eine einzeilige Änderung der Modell-ID, sodass Sie beide gegen Ihre eigene Arbeitslast benchmarken können, ohne Ihre Integration umzuschreiben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meta/muse-glimmer-30b" auf "minimax/minimax-m2.7", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "minimax/minimax-m2.7",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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