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MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 各擅什么：编码 vs 推理 2 大新模型 6 维度全解析

作者APIYI - Stable and affordable AI API

作者注：深度对比 2026 年 2 月同期发布的 MiniMax-M2.5 和 GLM-5 两大开源模型，从编码、推理、智能体、速度、价格和架构 6 个维度解析各自擅长领域

2026 年 2 月 11-12 日，两大中国 AI 公司几乎同时发布了各自的旗舰模型：智谱 GLM-5（744B 参数）和 MiniMax-M2.5（230B 参数）。两者都采用 MoE 架构、MIT 开源协议，但在能力侧重上形成了鲜明的差异化定位。

核心价值: 看完本文，你将清楚了解 GLM-5 擅长推理和知识可靠性，MiniMax-M2.5 擅长编码和智能体工具调用，从而在具体场景中做出最优选择。

minimax-m2-5-vs-glm-5-coding-reasoning-comparison 图示

MiniMax-M2.5 与 GLM-5 核心差异总览

对比维度 MiniMax-M2.5 GLM-5 优势方
SWE-Bench 编码 80.2% 77.8% M2.5 领先 2.4%
AIME 数学推理 — 92.7% GLM-5 擅长
BFCL 工具调用 76.8% — M2.5 擅长
BrowseComp 搜索 76.3% 75.9% 基本持平
输出价格/M tokens $1.20 $3.20 M2.5 便宜 2.7 倍
输出速度 50-100 TPS ~66 TPS M2.5 Lightning 更快
总参数量 230B 744B GLM-5 更大
激活参数量 10B 40B M2.5 更轻量

MiniMax-M2.5 的核心优势：编码与智能体

MiniMax-M2.5 在编码基准测试上表现突出。SWE-Bench Verified 80.2% 的得分不仅领先 GLM-5 的 77.8%，更超越了 GPT-5.2 的 80.0%，仅落后 Claude Opus 4.6 的 80.8%。在多文件协作的 Multi-SWE-Bench 中得分 51.3%，在工具调用的 BFCL Multi-Turn 中更是达到了 76.8%。

M2.5 的 MoE 架构仅激活 10B 参数（总量 230B 的 4.3%），使其成为 Tier 1 模型中"最轻量"的选择，推理效率极高。Lightning 版本可达 100 TPS，是当前最快的前沿模型之一。

GLM-5 的核心优势：推理与知识可靠性

GLM-5 在推理和知识类任务上拥有显著优势。AIME 2026 数学推理得分 92.7%，GPQA-Diamond 科学推理 86.0%，Humanity's Last Exam（带工具）50.4 分领先于 Claude Opus 4.5 的 43.4 分。

GLM-5 最突出的能力是知识可靠性——在 AA-Omniscience 幻觉评测中取得行业领先水平，比前代提升了 35 分。对于需要高精度事实输出的场景，如技术文档撰写、学术研究辅助、知识库构建，GLM-5 是更可靠的选择。此外，GLM-5 的 744B 参数量和 28.5 万亿 Token 训练数据赋予了它更深厚的知识储备。

minimax-m2-5-vs-glm-5-coding-reasoning-comparison 图示

MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 编码能力详细对比

编码能力是当前开发者选择 AI 模型时最关注的维度之一。两个模型在这方面差距明显。

编码基准 MiniMax-M2.5 GLM-5 Claude Opus 4.6 (参考)
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%

MiniMax-M2.5 在 SWE-Bench Verified 上领先 GLM-5 达 2.4 个百分点（80.2% vs 77.8%）。这个差距在编码基准上已经属于显著差异——M2.5 的编码能力处于 Opus 4.6 级别，而 GLM-5 更接近 Gemini 3 Pro 级别。

GLM-5 在多语言编码（SWE-Bench Multilingual 73.3%）和终端环境编码（Terminal-Bench 56.2%）上有数据，展现了不同角度的编码能力。但在最核心的 SWE-Bench Verified 上，M2.5 的优势明确。

M2.5 在编码效率上也有突出表现：完成 SWE-Bench 单任务仅需 22.8 分钟，比前代 M2.1 提升 37%。这得益于其独特的 "Spec-writing" 编码风格——先进行架构分解，再高效实现，减少了无效的试错循环。

🎯 编码场景建议: 如果你的核心需求是 AI 辅助编码（Bug 修复、代码审查、功能实现），MiniMax-M2.5 是更优选择。通过 API易 apiyi.com 可以同时接入两个模型进行实际对比测试。

MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 推理能力详细对比

推理能力是 GLM-5 的核心优势所在，尤其在数学和科学推理领域。

推理基准 MiniMax-M2.5 GLM-5 说明
AIME 2026 — 92.7% 奥林匹克级数学推理
GPQA-Diamond — 86.0% 博士级科学推理
Humanity's Last Exam (w/tools) — 50.4 超越 Opus 4.5 的 43.4
HMMT Nov. 2025 — 96.9% 接近 GPT-5.2 的 97.1%
τ²-Bench — 89.7% 电信领域推理
AA-Omniscience 知识可靠性 — 行业领先 幻觉率最低

GLM-5 采用了名为 SLIME（异步强化学习基础设施）的新型训练方法，大幅提升了后训练效率。这使得 GLM-5 在推理任务上实现了质的飞跃：

  • AIME 2026 得分 92.7%，接近 Claude Opus 4.5 的 93.3%，远超 GLM-4.5 时代的水平
  • GPQA-Diamond 86.0% 的博士级科学推理能力，接近 Opus 4.5 的 87.0%
  • Humanity's Last Exam 50.4 分（带工具），超越 Opus 4.5 的 43.4 分和 GPT-5.2 的 45.5 分

GLM-5 最独特的能力是知识可靠性。在 AA-Omniscience 幻觉评测中，GLM-5 比前代提升了 35 分，达到行业领先水平。这意味着 GLM-5 在回答事实性问题时更少"编造"内容，对于需要高精度信息输出的场景价值极大。

MiniMax-M2.5 在推理方面的数据较少公开，其核心强化学习训练集中在编码和智能体场景。M2.5 的 Forge RL 框架侧重于 20 万+真实环境中的任务分解和工具调用优化，而非纯推理能力。

对比说明: 如果你的核心需求是数学推理、科学分析或需要高可靠性的知识问答，GLM-5 更有优势。建议通过 API易 apiyi.com 平台实际测试两者在你的具体推理任务上的表现差异。

MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 智能体与搜索能力

minimax-m2-5-vs-glm-5-coding-reasoning-comparison 图示

智能体基准 MiniMax-M2.5 GLM-5 优势方
BFCL Multi-Turn 76.8% — M2.5 工具调用领先
BrowseComp (w/context) 76.3% 75.9% 基本持平
MCP Atlas — 67.8% GLM-5 多工具协调
Vending Bench 2 — $4,432 GLM-5 长期规划
τ²-Bench — 89.7% GLM-5 领域推理

两个模型在智能体能力上呈现明显的差异化：

MiniMax-M2.5 擅长"执行型"智能体：在需要频繁调用工具、快速迭代、高效执行的场景中表现出色。BFCL 76.8% 意味着 M2.5 能够精准地进行函数调用、文件操作、API 交互等工具使用，且工具调用轮次比前代减少 20%。M2.5 在 MiniMax 内部已有 80% 的新代码由其生成，30% 的日常任务由其完成。

GLM-5 擅长"决策型"智能体：在需要深度推理、长期规划、复杂决策的场景中更有优势。MCP Atlas 67.8% 展现了大规模工具协调能力，Vending Bench 2 的 $4,432 模拟收入展现了长时间段业务规划能力，τ²-Bench 89.7% 展现了特定领域的深度推理。

两者在网页搜索浏览能力上几乎持平——BrowseComp 76.3% vs 75.9%，都是该领域的领先者。

🎯 智能体场景建议: 高频工具调用和自动编码选 M2.5；复杂决策和长期规划选 GLM-5。API易 apiyi.com 平台同时支持两个模型，可按场景灵活切换。

MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 架构与成本对比

架构与成本 MiniMax-M2.5 GLM-5
总参数量 230B 744B
激活参数量 10B 40B
激活比例 4.3% 5.4%
训练数据 — 28.5 万亿 Token
上下文窗口 205K 200K
最大输出 — 131K
输入价格 $0.15/M (标准版) $1.00/M
输出价格 $1.20/M (标准版) $3.20/M
输出速度 50-100 TPS ~66 TPS
训练芯片 — 华为昇腾 910
训练框架 Forge RL SLIME 异步 RL
注意力机制 — DeepSeek Sparse Attention
开源协议 MIT MIT

MiniMax-M2.5 架构优势分析

M2.5 的核心架构优势在于"极致轻量"——仅激活 10B 参数就实现了接近 Opus 4.6 的编码能力。这使得：

  • 推理成本极低: 输出价格 $1.20/M，仅为 GLM-5 的 37%
  • 推理速度极快: Lightning 版本 100 TPS，比 GLM-5 的 ~66 TPS 快 52%
  • 部署门槛更低: 10B 激活参数在消费级 GPU 上也有部署可能性

GLM-5 架构优势分析

GLM-5 的 744B 总参数和 40B 激活参数赋予了它更强的知识容量和推理深度：

  • 更大的知识储备: 28.5 万亿 Token 训练数据，远超前代
  • 更深的推理能力: 40B 激活参数支持更复杂的推理链
  • 国产算力自主: 全程使用华为昇腾芯片训练，实现算力独立
  • DeepSeek Sparse Attention: 高效处理 200K 长上下文

建议: 对于成本敏感的高频调用场景，M2.5 的价格优势明显（输出价格仅为 GLM-5 的 37%）。建议通过 API易 apiyi.com 平台实际测试两者在你的任务上的性价比。

MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 API 快速接入

通过 API易平台可以统一接口同时调用两个模型，方便快速对比：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# 编码任务测试 - M2.5 更擅长
code_task = "用 Rust 实现一个无锁并发队列"

m25_result = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": code_task}]
)

# 推理任务测试 - GLM-5 更擅长
reason_task = "证明所有大于 2 的偶数都可以表示为两个素数之和（哥德巴赫猜想的验证思路）"

glm5_result = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": reason_task}]
)

建议: 通过 API易 apiyi.com 获取免费测试额度，针对你的具体场景分别测试两个模型。编码任务试 M2.5，推理任务试 GLM-5，找到最适合你的方案。

常见问题

Q1: MiniMax-M2.5 和 GLM-5 各自最擅长什么？

MiniMax-M2.5 擅长编码和智能体工具调用——SWE-Bench 80.2% 接近 Opus 4.6，BFCL 76.8% 行业第一。GLM-5 擅长推理和知识可靠性——AIME 92.7%、GPQA 86.0%、幻觉率行业最低。简单记：写代码选 M2.5，做推理选 GLM-5。

Q2: 两个模型价格差多少？

MiniMax-M2.5 标准版输出价格 $1.20/M tokens，GLM-5 输出价格 $3.20/M tokens，M2.5 便宜约 2.7 倍。如果选 M2.5 Lightning 高速版（$2.40/M），则与 GLM-5 价格接近但速度更快。通过 API易 apiyi.com 平台接入还可享受充值优惠。

Q3: 如何快速对比两个模型的实际效果？

推荐通过 API易 apiyi.com 平台统一接入：

  1. 注册账号获取 API Key 和免费额度
  2. 准备 2 类测试任务：编码类和推理类
  3. 同一任务分别调用 MiniMax-M2.5 和 GLM-5
  4. 对比输出质量、响应速度和 Token 消耗
  5. 统一 OpenAI 兼容接口，切换模型只需改 model 参数

总结

MiniMax-M2.5 对比 GLM-5 的核心结论：

  1. 编码首选 M2.5: SWE-Bench 80.2% vs 77.8%，M2.5 领先 2.4%，BFCL 工具调用 76.8% 行业第一
  2. 推理首选 GLM-5: AIME 92.7%、GPQA 86.0%、Humanity's Last Exam 50.4 分超越 Opus 4.5
  3. 知识可靠性 GLM-5 领先: AA-Omniscience 幻觉评测行业第一，事实性输出更可信
  4. 性价比 M2.5 更优: 输出价格仅为 GLM-5 的 37%，Lightning 版本速度更快

两个模型都是 MIT 开源、MoE 架构，但定位截然不同：M2.5 是"编码和执行型智能体之王"，GLM-5 是"推理和知识可靠性先锋"。建议根据实际需求在 API易 apiyi.com 平台上灵活切换使用，参与充值活动享受更优惠的价格。

📚 参考资料

  1. MiniMax M2.5 官方公告: M2.5 核心编码能力和 Forge RL 训练细节

    • 链接: minimax.io/news/minimax-m25
    • 说明: SWE-Bench 80.2%、BFCL 76.8% 等完整基准数据

  2. GLM-5 官方发布: 智谱 GLM-5 的 744B MoE 架构和 SLIME 训练技术

    • 链接: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
    • 说明: 包含 AIME 92.7%、GPQA 86.0% 等推理基准数据

  3. Artificial Analysis 独立评测: 两个模型的标准化基准测试和排名

    • 链接: artificialanalysis.ai/models/glm-5
    • 说明: Intelligence Index、速度实测、价格对比等独立数据

  4. BuildFastWithAI 深度分析: GLM-5 全面基准测试和竞品对比

    • 链接: buildfastwithai.com/blogs/glm-5-released-open-source-model-2026
    • 说明: 与 Opus 4.5、GPT-5.2 的详细对比表格

  5. MiniMax HuggingFace: M2.5 开源模型权重

    • 链接: huggingface.co/MiniMaxAI
    • 说明: MIT 协议，支持 vLLM/SGLang 部署

作者: APIYI Team
技术交流: 欢迎在评论区分享你的模型对比测试结果，更多 AI 模型 API 接入教程可访问 API易 apiyi.com 技术社区

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