GPT-6 Sol vs MiniMax M3: Vad åtta gånger utdatapriset fortfarande inte köper

Det första att säga om GPT-6 Sol mot MiniMax M3 är att prisnivån ligger inte nära och poängnivån ligger inte heller nära, och de pekar i motsatta riktningar. MiniMax M3 är en öppenviktsmodell som du kan ladda ner och köra själv, och den anges till 0,30 USD per miljon indatatokens och 1,20 USD per miljon utdatatokens; GPT-6 Sol, mellannivån i GPT-6-generationen som släpptes 22 september 2026, kostar 2,00 USD och 10,00 USD för samma enheter. Det är drygt åtta gånger utdatapriset. MiniMax M3 tar också emot video som indatamodalitet, vilket GPT-6 Sol inte gör – Sol-modellen tar text, bild och fil. Vad M3 inte har är en poäng i närheten av Sols: 29,2 mot 47,6 på Artificial Analysis Intelligence Index, på samma revision v4.3.2 av resultattavlan.

Den asymmetrin är hela historien, och den är mer intressant än en enkel avvägning mellan pris och kvalitet, eftersom kolumnen för öppna vikter får behålla något som den slutna kolumnen inte kan sälja till något pris: M3:s checkpoints finns på Hugging Face och modellen kan köras innanför en nätverksgräns. Om du väljer mellan dessa två är den användbara frågan inte vilken som är bättre. Det är vilken av de fyra separata sakerna du köper — pris, genomströmning, kontroll eller förmåga — som du har råd att förlora.

Fyra dimensioner, och de rangordnas inte på samma sätt

• Pris för utdata – GPT-6 Sol 10,00 $ per miljon mot MiniMax M3 1,20 $ per miljon
• Pris för indata – GPT-6 Sol 2,00 $ per miljon mot MiniMax M3 0,30 $ per miljon
• Cachad indata – GPT-6 Sol 0,20 $ per miljon mot MiniMax M3 0,06 $ per miljon
• Vikter – GPT-6 Sol stängda, endast API mot MiniMax M3 öppna vikter och möjlighet till egen hosting
• Indatamodaliteter – GPT-6 Sol text, bild och fil mot MiniMax M3 text, bild och video
• Kontextfönster – GPT-6 Sol 1 050 000 tokens mot MiniMax M3 1 048 576 tokens
• Maximal utdata – GPT-6 Sol 128 000 tokens mot MiniMax M3 512 000 tokens
• Intelligensindex – GPT-6 Sol 47,6 mot MiniMax M3 29,2
• Kodningsindex – GPT-6 Sol inte publicerat i denna version mot MiniMax M3 58,6
• Steg för långa anrop – GPT-6 Sol tar nytt pris för hela anropet över 272 000 indatatokens mot MiniMax M3 inget steg på sitt priskort

Två av de raderna förtjänar mer än en rad. Taket för maxutdata går i motsatt riktning mot allt annat: M3 skickar ut upp till 512 000 token i ett svar, fyra gånger GPT-6 Sols 128 000. För en arbetsbelastning som genererar en hel fil eller en lång rapport i ett enda anrop är det en strukturell fördel, inte ett avrundningsfel. Och steget för långa förfrågningar är en verklig kostnad för GPT-6 Sol som M3 inte har alls – över 272 000 indatatoken prissätter Sol om hela förfrågan till $4.00 / $15.00, medan M3:s priskort inte har någon motsvarande klausul. För en prompt på 300 000 token är jämförelsen av utdatapriset inte åtta gånger, utan tolv och en halv.

Så den ärliga rangordningen beror helt och hållet på arbetsbelastningen. För klassificering eller extraktion i hög volym, där ett felaktigt svar är billigt och ett långsamt svar inte är det, är M3 till $0.30 / $1.20 utan straff för lång kontext ett vettigt standardval, och Sol är pengar i sjön. För en uppgift där det första svaret måste vara rätt – en migreringsplan, en säkerhetsgranskning, ett resonemang som ska läsas av en person som kommer att agera på det – är ett indexgap på 18,4 punkter till åtta gånger utpriset en avvägning som de flesta team gör, eftersom alternativet är att betala en människa för att åtgärda det.

Där M3:s publicerade siffror är ovanligt bra, och där de är tunna

MiniMax M3:s starkaste oberoende siffror finns inte där man skulle förvänta sig att hitta dem hos en modell i den här prisklassen. Återkallning över lång kontext landar på 83,0, vilket är 0,7 från GPT-6 Sols 83,7 och i praktiken oavgjort — i ett fönster på en miljon token, till en sjättedel av indatapriset. GPQA Diamond hamnar på 92,9, tillräckligt nära frontlinjebandet för att skillnaden ligger inom det intervall man skulle förvänta sig från inställningar för reasoning-effort snarare än från förmåga. Det är dessa två rader som gör att M3 förtjänar att tas på allvar i stället för att avfärdas som "billig".

De svaga punkterna är lika tydliga och bör anges snarare än slätas över. Verktygsanvändning i detaljhandelsstil är svag: på tau-banking M3 får den 15,3 och på den nyare Terminal-Bench 4.0-revisionen får den 2,0. Båda är tredjepartsmätningar, och båda antyder en modell vars benchmarkgenomsnitt döljer en specifik, stor svaghet i agentiska verktygsanrop mot en simulerad tjänst. Leverantörens egna rapporterade siffror målar upp en mycket bättre bild – SWE-Bench Pro 59, BrowseComp 83,5, MCP Atlas 74,2, Terminal-Bench 2.1 på 66 – och det är leverantörssiffror i deras egen testrigg, vilket är ett påstående snarare än en mätning. Varje driftsättning som hänger på verktygsanvändning bör läsa de två siffrorna tillsammans och testa det direkt.

Det finns en sekundär aspekt av själva benchmarkjämförelsen. GPT-6 Sol mäts på en mindre uppsättning benchmarkar i vår katalog än M3 – fem resultat mot M3:s tjugotre – eftersom leverantören publicerar mindre och tredje parter har kört färre av testerna mot den. En modell med tjugotre publicerade siffror kommer alltid att framstå som mer grundligt utvärderad än en med fem, och skillnaden är dokumentation, inte förmåga.

Vad öppna vikter faktiskt ger dig, bortom en lägre kostnad

Att självhosta M3 är det alternativ som GPT-6 Sol inte kan matcha, och dess värde är inte huvudsakligen finansiellt. Till $0,30 / $1,20 är API:et billigare än vad det kostar de flesta team att köra hårdvaran, så anledningen att ladda ner den är en begränsning snarare än ett kalkylblad: data som inte kan lämna en gräns, en arbetsbelastning utan acceptabelt externt beroende, en finjustering, eller en latensbudget som en delad slutpunkt inte kan uppfylla. Öppna vikter är den enda av dessa fyra som den slutna modellen kan besvara, och den besvarar den genom att inte vara tillgänglig. GPT-6 Sols svar är att du inte behöver köra den — vilket är ett annat argument, och sant för en annan uppsättning team.

Genomströmning förtjänar en egen rad eftersom det är siffran som en demo aldrig visar. MiniMax M3 uppmäts till ungefär 495 utdatatokens per sekund i vårt rullande sjudagarsfönster, och GPT-6 Sol till ungefär 244. M3 är inte bara den billigare modellen i den här jämförelsen, den är den snabbare på våra rutter med ungefär en faktor två, vilket förändrar vad ett batchjobb kostar i väggklockstid såväl som i dollar. Förbehållet är att dessa är rullande fönster i en delad testmiljö, inte ett kontrollerat riktmärke, och att de förändras.

Att köra paret som ett system

Båda modellerna ligger bakom en enda OrcaRouter-nyckel tillsammans med 200+ andra, vilket gör den intressanta konfigurationen här till en kaskad med billigast först snarare än ett val. Routa volymen till MiniMax M3, behåll GPT-6 Sol bakom den för förfrågningar som misslyckas med en kontroll eller utlöser en svårighetssignal, och den blandade kostnaden hamnar mycket närmare priset för öppna vikter än Sols, medan de svåra anropen fortfarande får modellen som får betyget 47,6. OrcaRouters routing-DSL är där den sammansättningen uttrycks – ett anrop kan ange flera modeller och villkoren mellan dem i stället för att hårdkoda en slutpunkt per uppgift.

För team som genuint inte kan bestämma sig är modellfusion den trubbiga versionen av samma idé: en panel av modeller svarar tillsammans och svaren kombineras. Det passar dåligt för volymarbete och rimligt för en sällan körd prompt med höga insatser, där skillnaden mellan ett svar på 29,2 och 47,6 är det enda som står på sidan.

Failover är viktigare med en modell med öppna vikter än med en sluten modell, och av en specifik anledning: M3 tillhandahålls av fler än en infrastrukturleverantör, och slutpunkterna skiljer sig. En andra rutt som konfigurerats i förväg innebär att en långsam eller försämrad värd blir ett nytt försök i stället för ett avbrott. Och eftersom vår katalog förmedlar leverantörernas listpriser vidare utan påslag, gäller en leverantörs prisändring hos oss samma dag – vilket spelar roll för en utdatarad på 1,20 dollar, där en leverantör som ändrar en enda avgift för cachad indata märkbart ändrar en faktura.

Vilken du faktiskt borde ringa

Välj MiniMax M3 för volym, för allt som vill ha en videoinmatning, för allt som behöver skicka ut mer än 128 000 tokens i ett svar, och för allt som måste köras innanför din egen perimeter. Välj GPT-6 Sol för de förfrågningar där svaret är produkten, för verktygstunga agentiska loopar där M3:s tau-banking- och Terminal-Bench 4.0-poäng är en varning snarare än en fotnot, och för allt där en indexskillnad på 18 punkter är värd åtta gånger utdatahastigheten för dig. Välj båda och låt en router bestämma om inget av dessa beskriver hela din trafik.

En sak att kontrollera innan något av dem, och det är samma kontrollpunkt som den här bloggen ständigt stöter på: M3 har varit flaggskeppet i M-serien sedan maj 2026 och är fortfarande den nyaste M-serie-modellen i vår katalog, så den är verkligen aktuell — men GPT-6 Sol har redan ersatts av GPT-6.1 Sol till samma priser för kort kontext med billigare cachad indata, och dess egen GPT-6 Sol-sida innehåller en hänvisning till den. Om anledningen till att du tittar på Sol här är kapacitet snarare än den åtta dagar gamla integrationen, titta på efterträdaren först.