Beide sind Mixture-of-Experts-Modelle mit offenen Gewichten und einem Kontext von 1M Tokens zu 0,15 $ Eingabe und 0,60 $ Ausgabe pro Million Tokens über die APIs ihrer Hersteller. DeepSeek verlangt das nur außerhalb der Spitzenzeiten und verdoppelt es zu den Spitzenzeiten an Werktagen; MiniMax verlangt es pauschal. DeepSeek führt bei Coding-Benchmarks und steht unter MIT-Lizenz, während MiniMax einen Checkpoint mit einem Drittel der Größe unter einer Lizenz mit Bedingungen zu Namensnennung und Umsatz ausliefert.
Auf dem Papier kosten die beiden gleich viel, und in der Praxis hängt die Wahl von Uhrzeit, Lizenz und davon ab, wie sehr du den Antworten traust. DeepSeeks API verlangt 0,15 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,60 $ pro Million Ausgabe-Tokens nur außerhalb der Spitzenzeiten; zwischen 01:00 und 04:00 sowie 06:00 und 10:00 UTC an Werktagen verdoppeln sich beide. MiniMax verlangt pauschal 0,15 $ und 0,60 $, zu jeder Uhrzeit und bei jeder Prompt-Länge. Gecachte Eingaben kippen die Rechnung in die andere Richtung: Cache-Treffer kosten bei DeepSeek 0,003 $ bis 0,006 $ pro Million, bei MiniMax 0,015 $, ein langer System-Prompt, der tausendfach erneut gesendet wird, ist also bei DeepSeek günstiger.
DeepSeek hat die besseren Werte dort, wo die meisten Teams diese Modelle einsetzen werden. Artificial Analysis bewertet das Release 1017 laut VentureBeat mit 45 auf seinem Intelligence Index gegenüber 43 für M3.1-Flash, und MiniMax' eigene Vergleichstabelle zeigt DeepSeek vorn bei DeepSWE v1.1 (77,0% zu 73,7%), Terminal Bench 4.0 (42,3 zu 38,1) und NL2Repo-Bench (68,2 zu 61,2). MiniMax führt bei Automation-Bench v1.0.6 mit 62,8 zu 60,5. Die Werte aus den Modellkarten sind alle selbst angegeben. Die unabhängige Warnung betrifft MiniMax: VentureBeat berichtet für M3.1-Flash eine Halluzinationsrate von 93% auf AA-Omniscience, das heißt, wenn es nicht richtig lag, antwortete es fast immer falsch, statt abzulehnen.
Bei den Reasoning-Kosten führen die ausgewiesenen Preise in die Irre. M3.1-Flash denkt immer nach und nutzt standardmäßig den maximalen Aufwand, der laut MiniMax' Dokumentation mehr Ausgabe-Tokens verbraucht; Artificial Analysis nennt es sehr wortreich, mit 180 Millionen Ausgabe-Tokens für den Durchlauf seines Index gegenüber einem Median von 100 Millionen. Teams auf MiniMax sollten den Aufwand pro Anfrage setzen, statt den Standard zu übernehmen. DeepSeek bietet den Aufwand auf einer Skala von 1 bis 100, mit standardmäßig eingeschaltetem Thinking.
Beim Selbsthosten kehrt sich das Verhältnis um. DeepSeeks MIT-Lizenz hat keine Bedingungen, aber sein Checkpoint ist etwa 765 GB groß und sprengt einen Knoten mit acht H100 zu je 80 GB. Der von MiniMax ist etwa 250 GB groß und passt auf einen solchen Knoten, doch seine Lizenz verlangt den Hinweis "Built with MiniMax M3.1-Flash", eine Mitteilung per E-Mail und eine schriftliche Erlaubnis für Produkte mit mehr als 20 Millionen $ Jahresumsatz. Für ein großes Unternehmen, das Gewichte auf eigenen Servern will, ist bei DeepSeek der Papierkram leichter und die Hardwarerechnung schwerer.