国产 AI 双雄对决：智谱 GLM-5 与 MiniMax M2.5

一、模型概览与核心定位

1.1 智谱 GLM-5：开源 Agent 任务的王者

发布时间：2026 年 2 月 11 日
开源协议：MIT License
总参数量：744B（激活参数 40B）
训练数据：28.5 万亿 tokens
上下文窗口：200K

GLM-5 是智谱 AI 推出的最新一代大模型，定位是"当下顶尖的 Coding 模型"。在全球权威榜单 Artificial Analysis 上，GLM-5 位列全球第四、开源第一。

核心突破：

Agentic Engineering 能力：不仅能写代码，更能处理复杂系统工程与长程 Agent 任务
DeepSeek 稀疏注意力（DSA）：大幅降低部署成本，保持长上下文能力
SLIME 异步 RL 框架：全新强化学习基础设施，支持更细粒度的后训练迭代

1.2 MiniMax M2.5：为真实世界生产力而生

发布时间：2026 年 2 月 12 日
开源协议：MIT License（HuggingFace 开源）
总参数量：230B（激活参数仅 10B）
上下文窗口：205K
推理速度：100 TPS（Lightning 版本）

MiniMax M2.5 延续了 M 系列的技术框架，通过Forge 原生 Agent RL 框架进行大规模强化学习训练，强调"架构师思维"与"无限使用"的性价比。

核心突破：

极致轻量：仅激活 10B 参数就实现接近 Claude Opus 4.6 的编码能力
成本革命：每秒输出 50 token 时，连续工作一小时仅需0.3 美元
架构师级编程：编码前主动进行功能拆解、结构设计和 UI 规划

二、各自优势与劣势深度解析

2.1 智谱 GLM-5：优势与劣势

✅ 核心优势

优势维度	具体表现
推理能力领先	AIME 2026 数学推理得分92.7%，GPQA-Diamond 科学推理86.0%
知识可靠性	AA-Omniscience 幻觉评测行业领先，比前代提升 35 分
系统工程能力	支持端到端开发，可自主完成 50 步以上复杂任务规划
开源生态	完美兼容 Claude Code、OpenClaw 等主流开发工具
国产算力适配	支持华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等国产芯片

❌ 相对劣势

劣势维度	具体表现
价格较高	输出价格$3.20/M tokens，是 MiniMax 的 2.7 倍
推理速度	约 66 TPS，低于 MiniMax Lightning 版本的 100 TPS
参数规模	744B 总参数量对部署硬件要求更高

2.2 MiniMax M2.5：优势与劣势

✅ 核心优势

优势维度	具体表现
编码能力顶尖	SWE-Bench Verified 80.2%，超越 GPT-5.2，接近 Claude Opus 4.6
工具调用出色	BFCL Multi-Turn 76.8%，远超 Claude Opus 4.6 的 63.3%
极致性价比	输出价格仅$1.20/M tokens，为主流模型的 1/10-1/20
推理速度极快	Lightning 版本 100 TPS，是主流模型的 2 倍
架构师思维	编码前主动输出 Spec 规格说明书，代码结构更清晰

❌ 相对劣势

劣势维度	具体表现
推理能力	在 AIME 等数学推理基准上暂无公开数据
知识深度	230B 总参数量在知识储备上相对有限
复杂场景	在 3D 场景生成等多模态任务上表现不如 GLM-5 稳定

三、核心能力横向对比

3.1 编程能力对比

评测维度	MiniMax M2.5	GLM-5	Claude Opus 4.6
SWE-Bench Verified	80.2% ⭐	77.8%	80.8%
Multi-SWE-Bench	51.3% ⭐	—	50.3%
SWE-Bench Multilingual	—	73.3%	77.5%
Terminal-Bench 2.0	—	56.2%	65.4%
BFCL Multi-Turn	76.8% ⭐	—	63.3%

结论：

MiniMax M2.5在 SWE-Bench Verified 上领先 GLM-5 达2.4 个百分点，编码能力处于 Opus 4.6 级别
GLM-5在多语言编码和终端环境编码上有独特优势
M2.5 完成 SWE-Bench 单任务仅需22.8 分钟，比前代提升 37%

3.2 推理与知识能力对比

评测维度	GLM-5	MiniMax M2.5	Claude Opus 4.5
AIME 2026	92.7% ⭐	—	—
GPQA-Diamond	86.0% ⭐	—	—
Humanity's Last Exam	50.4 ⭐	—	43.4
BrowseComp	75.9%	76.3% ⭐	67.8%

结论：

GLM-5 在推理任务上全面领先，特别是在数学和科学推理方面
两者在搜索浏览能力上基本持平
GLM-5 的幻觉控制能力行业领先

3.3 Agent 与工具调用能力对比

评测维度	GLM-5	MiniMax M2.5	优势方
MCP Atlas	67.8%	—	GLM-5
Vending Bench 2	$4,432	—	GLM-5
τ²-Bench	89.7%	—	GLM-5
BFCL Multi-Turn	—	76.8%	MiniMax

结论：

GLM-5 擅长"决策型"智能体：复杂决策、长期规划、多工具协调
MiniMax M2.5 擅长"执行型"智能体：高频工具调用、快速迭代、高效执行
M2.5 在 BrowseComp 等任务中比前代节省约**20%**的搜索轮次

3.4 价格与速度对比

对比维度	MiniMax M2.5	GLM-5	优势方
输入价格	$0.15/M tokens	$1.00/M tokens	MiniMax（便宜 6.7 倍）
输出价格	$1.20/M tokens	$3.20/M tokens	MiniMax（便宜 2.7 倍）
输出速度	50-100 TPS	~66 TPS	MiniMax（快 52%）
1 小时运行成本	$0.3-1.0	—	MiniMax

结论：

MiniMax M2.5 在成本效率上具有压倒性优势
1 万美元预算足以支撑 4 个 Agent 连续工作一年
GLM-5 的价格虽然较高，但在复杂推理任务上的投入产出比仍然可观

四、应用场景对比

4.1 GLM-5 更适合的场景

场景类型	具体应用	原因
复杂系统工程	操作系统内核开发、分布式系统架构	具备"结构先行"的工程思维
长程任务规划	自动化运维、长期业务规划	MCP Atlas 67.8%展现大规模工具协调能力
科学研究辅助	学术论文撰写、实验设计	AIME 92.7%的推理能力支撑
知识密集型任务	技术文档撰写、知识库构建	幻觉控制能力行业领先
全栈应用开发	前后端一体化项目	Terminal-Bench 56.2%证明终端开发能力

4.2 MiniMax M2.5 更适合的场景

场景类型	具体应用	原因
高频编码任务	Bug 修复、代码审查、功能实现	SWE-Bench 80.2%的顶尖表现
Agent 编排	多工具自动化工作流	BFCL 76.8%的工具调用能力
跨平台开发	Web/Android/iOS/Windows 全平台	对移动端开发专门优化
成本敏感型应用	大规模 Agent 集群、高频 API 调用	价格仅为竞品 1/10-1/20
办公生产力	Word 研报、PPT、Excel 财务模型	GDPval-MM 59.0%胜率

五、实战案例对比

为了更直观地展示两款模型的差异，我们设计了三个实际案例进行对比测试。

5.1 案例一：全栈 Web 应用开发

任务描述：使用 Java Spring Boot 开发一个多人实时协作的待办清单系统，要求：

WebSocket 多端实时同步
权限控制（谁建的任务谁才能改）
科技感 UI 界面（黑客终端风格）

GLM-5 表现：

✅ 生成的代码结构完整，模块边界清晰
✅ 异常处理完善，具备工程防御意识
✅ 自动编写了防 DDoS 的压力测试脚本
⚠️ 开发时间较长（约 2.5 小时）

MiniMax M2.5 表现：

✅ 先从 pom.xml 和 application.yml 规划项目结构
✅ 代码组件化程度高，便于后续维护
✅ 自动编译运行，遇到报错自动修复
✅ 开发速度快，约 30 分钟完成

对比结论：

M2.5 更适合快速原型开发，GLM-5 更适合需要长期维护的生产级项目。

5.2 案例二：3D 场景生成

任务描述：使用 Three.js 制作一个日式禅意庭院 3D 场景，包含：

木亭、沙地、石水钵、鹅卵石小径
2-3 棵简化樱花树，有飘落花瓣
月光方向光、灯笼点光源、淡雾
水面波动、花瓣飘落动画

GLM-5 表现：

✅ 场景完成度高，日夜状态切换过渡平滑
✅ 沙地纹理细腻，樱花树模拟了树干弯曲
✅ 双层木亭细节丰富
⚠️ 鹅卵石路径分布稍显随机

MiniMax M2.5 表现：

⚠️ 无法有效解析复杂场景描述
❌ 输出结果为无序的粒子运动
❌ 在处理精确视觉要求的多层语义指令时存在局限

对比结论：

GLM-5 在复杂 3D 场景生成上明显优于 M2.5，展现了更强的空间推理能力。

5.3 案例三：财务数据处理 Agent

任务描述：

清洗 100 个乱七八糟的财务文件名，统一改成"日期 + 供应商 + 金额"格式
按支出分类整理数据
生成带图表的月度财务分析 PPT

GLM-5 表现：

✅ 准确识别文件名中的日期、供应商、金额信息
✅ 分类逻辑合理，支出类别划分清晰
✅ 生成的 PPT 图文并茂，分析结论有洞察力
⚠️ 处理时间较长（约 1.5 小时）

MiniMax M2.5 表现：

✅ 文件改名速度快，格式统一
✅ 通过飞书实时汇报工作进度
✅ 生成的 PPT 美观度达标
✅ 整体效率更高

对比结论：

M2.5 在标准化数据处理任务上效率更高，GLM-5 在需要深度分析的场景下表现更好。

六、选型建议

6.1 快速选择指南

核心用例	推荐模型	主要优势
复杂系统架构设计	GLM-5	系统工程思维，结构先行
高频编码/Bug 修复	MiniMax M2.5	SWE-Bench 80.2%，速度快
科学研究/数学推理	GLM-5	AIME 92.7%，知识可靠
Agent 编排/工具调用	MiniMax M2.5	BFCL 76.8%，成本低
长程任务规划	GLM-5	MCP Atlas 67.8%，决策能力强
成本敏感型应用	MiniMax M2.5	价格仅为竞品 1/10
跨平台开发	MiniMax M2.5	移动端优化，全平台支持
知识库构建	GLM-5	幻觉控制行业领先

6.2 组合使用策略

对于复杂项目，可以考虑组合使用两款模型：

架构设计阶段：使用 GLM-5 进行系统架构设计和需求分析
编码实现阶段：使用 MiniMax M2.5 进行快速编码和功能实现
测试优化阶段：使用 GLM-5 进行代码审查和异常处理完善
部署运维阶段：使用 MiniMax M2.5 进行自动化运维和监控

七、总结与展望

7.1 核心结论

智谱 GLM-5 与 MiniMax M2.5 代表了国产大模型的两种不同技术路线：

GLM-5 走的是"大而全"路线：744B 参数、28.5T 训练数据，在推理、知识、系统工程等维度全面领先，是开源模型的"六边形战士"。
MiniMax M2.5 走的是"小而精"路线：仅用 10B 激活参数就实现了顶尖编码能力，以极致的成本效率和速度优势，让 AI Agent 的无限扩展在经济上成为可能。

7.2 未来展望

两款模型的发布标志着国产 AI 进入"Agentic Engineering"时代：

技术民主化：MIT 开源协议让开发者可以自由定制和部署
成本平民化：M2.5 的 1 美元/小时成本让个人开发者也能负担
生态国产化：全面适配华为昇腾、摩尔线程等国产芯片
应用产业化：从"炫技 Demo"走向"生产级应用"

7.3 给开发者的建议

如果你追求极致性能：选择 GLM-5，它在复杂任务上的表现值得信赖
如果你追求极致性价比：选择 MiniMax M2.5，它让 AI 应用的成本边界大幅降低
如果你追求灵活组合：两款模型都支持 OpenRouter，可以根据场景灵活切换

国产 AI 双雄对决：智谱 GLM-5 与 MiniMax M2.5