MiniMax M3 vs Qwen3.8 Flash

vs

Welches Modell wofür

qwen3.8-flash ist bei Ein- und Ausgabe günstiger und führt strukturierte Ausgaben auf. Wählen Sie minimax-m3 für eine deutlich höhere Ausgabegrenze; beide akzeptieren Text, Bilder und Videos.

Benchmarks

MiniMax M3: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
MiniMax M3 Qwen3.8 Flash weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
SWE-Bench Pro
N/A
62.5%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
kein anderes Modell war besser 72.3%
Agents' Last Exam Pass
N/A
24.3%
LVBench
N/A
76.6%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

MiniMax M3 Qwen3.8 Flash Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.3 $0.15 2×
Ausgabe / 1M Tokens $1.2 $0.47 2.6×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.06 $0.016 3.8×
Cache-Schreiben keine gesonderte Gebühr 1.25x -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 80 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

MiniMax M3 · $0.3 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

MiniMax M3 Qwen3.8 Flash
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe - ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit + explizit
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht explicit: 5m, reset on hit
Mindestlänge des gecachten Präfixes 512 Tokens 1,024 Tokens

Spezifikationen

MiniMax M3 Qwen3.8 Flash
Eingabemodalitäten Text Bild Video Text Bild Video
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-06-01 2026-08-27
Kontextfenster 1M 1M
Maximale Ausgabe 524K 131K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • reasoning_split
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Zulässige Werte
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
reasoning_split
  • boolean
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Standardwert adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: MiniMax M3 · Qwen3.8 Flash

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

MiniMax M3 bestanden · 3 sentences

Reasoning models don't just answer — they first generate extensive internal "thinking" tokens to work through the problem step-by-step, and you're billed for all of those tokens even though users never see them. A query that previously cost ~200 tokens may now cost 2,000–10,000 once reasoning is enabled, multiplying per-query spend by roughly 5–50x while the visible output stayed the same size — that's the doubling. The lever is tuning: cap reasoning effort on simple queries, cache the reasoning traces, and reserve the full reasoning model for only your hardest 10–20% of requests, which typically restores 60–80% of the savings.

Ausgabe 764 tok (+629 Thinking) Latenz 3.5 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

Ausgabe 330 tok (+262 Thinking) Latenz 8.9 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

MiniMax M3 bestanden · 8/8 cases

The bug is that the loop starts at index 1 and treats `cur` as the number of *equal transitions* rather than the run length, so a run of *k* consecutive equal items is reported as `k − 1`, and a single-element list (where the loop body never executes) returns 0 instead of 1. A correct version tracks the actual run length by seeding `cur = 1` and resetting it to 1 (not 0) on a mismatch: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` Now `[5]` returns `1`, `[1,1,1]` returns `3`, and a run like `[1,2,2,2]` that ends at the last index is correctly captured as `3` because `cur` is updated before `best` is compared on every iteration, including the final one.

Ausgabe 845 tok (+596 Thinking) Latenz 3.5 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

Ausgabe 2123 tok (+1933 Thinking) Latenz 43.8 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

MiniMax M3 bestanden · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": null, "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```

Ausgabe 1002 tok (+955 Thinking) Latenz 3.6 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 519 tok (+463 Thinking) Latenz 10.5 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

MiniMax M3 bestanden · 121 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our intelligent caching layer for the API gateway. Tired of paying twice for identical requests? The feature stores prompt-response pairs across every connected provider, returning cached results instead of hitting costly endpoints. Deployment requires only a single configuration flag, and semantic similarity detection happens automatically. Latency drops up to 70% on repeated traffic while costs follow the same downward curve. Developers access detailed cache hit metrics, eviction logs, and provider breakdowns through the dashboard. Whether routing to OpenAI, Anthropic, or local models, every cached token saves time and money. The cache respects TTL policies, supports manual purging, and encrypts stored content. Available today for Pro and Enterprise tiers—enable PromptCache on existing endpoints and watch inference bills shrink immediately.

Ausgabe 2808 tok (+2656 Thinking) Latenz 6.0 s

Qwen3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

Ausgabe 5958 tok (+5805 Thinking) Latenz 88.8 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Eine Zeile genügt für den Wechsel

Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    # model="qwen3.8-flash",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: MiniMax M3 oder Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.15 vs. $0.3, Faktor 2.0). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich MiniMax M3 gegen Qwen3.8 Flash A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?

Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.

Unterstützen MiniMax M3 und Qwen3.8 Flash Prompt-Caching?

Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.

Verwandte Vergleiche

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