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。
Resumen de las diferencias clave entre MiniMax-M2.5 y GLM-5
| Dimensión de comparación | MiniMax-M2.5 | GLM-5 | Ventaja para |
|---|---|---|---|
| Codificación SWE-Bench | 80.2% | 77.8% | M2.5 lidera por 2.4% |
| Razonamiento matemático AIME | — | 92.7% | GLM-5 destaca |
| Llamada a herramientas BFCL | 76.8% | — | M2.5 destaca |
| Búsqueda BrowseComp | 76.3% | 75.9% | Prácticamente igual |
| Precio de salida / M tokens | $1.20 | $3.20 | M2.5 es 2.7 veces más barato |
| Velocidad de salida | 50-100 TPS | ~66 TPS | M2.5 Lightning es más rápido |
| Parámetros totales | 230B | 744B | GLM-5 es más grande |
| Parámetros activos | 10B | 40B | M2.5 es más ligero |
Ventajas principales de MiniMax-M2.5: Codificación y Agentes
MiniMax-M2.5 destaca notablemente en las pruebas de referencia de codificación. Su puntuación del 80.2% en SWE-Bench Verified no solo supera el 77.8% de GLM-5, sino que también sobrepasa el 80.0% de GPT-5.2, quedando apenas por detrás del 80.8% de Claude Opus 4.6. En Multi-SWE-Bench, que evalúa la colaboración en múltiples archivos, obtuvo un 51.3%, y en las pruebas de llamadas a herramientas BFCL Multi-Turn alcanzó un impresionante 76.8%.
La arquitectura MoE (Mezcla de Expertos) de M2.5 solo activa 10B de parámetros (el 4.3% del total de 230B), lo que lo convierte en la opción "más ligera" entre los modelos de Nivel 1 (Tier 1), ofreciendo una eficiencia de inferencia extremadamente alta. La versión Lightning puede alcanzar los 100 TPS, posicionándose como uno de los modelos de vanguardia más rápidos de la actualidad.
Ventajas principales de GLM-5: Razonamiento y fiabilidad del conocimiento
GLM-5 posee una ventaja significativa en tareas de razonamiento y conocimiento. Obtuvo una puntuación de 92.7% en razonamiento matemático AIME 2026, un 86.0% en razonamiento científico GPQA-Diamond y 50.4 puntos en Humanity's Last Exam (con herramientas), superando los 43.4 puntos de Claude Opus 4.5.
La capacidad más destacada de GLM-5 es la fiabilidad de su conocimiento: alcanzó niveles líderes en la industria en la evaluación de alucinaciones AA-Omniscience, con una mejora de 35 puntos respecto a su generación anterior. Para escenarios que requieren una salida de datos de alta precisión, como la redacción de documentos técnicos, asistencia en investigación académica o construcción de bases de conocimientos, GLM-5 es la opción más fiable. Además, sus 744B de parámetros y el entrenamiento con 28.5 billones de tokens le otorgan una reserva de conocimiento mucho más profunda.
MiniMax-M2.5 vs. GLM-5: Comparativa detallada de capacidad de programación
La capacidad de programación (coding) es una de las dimensiones que más preocupa a los desarrolladores al elegir un modelo de IA. En este aspecto, existe una diferencia notable entre ambos modelos.
| Benchmark de programación | MiniMax-M2.5 | GLM-5 | Claude Opus 4.6 (Ref.) |
|---|---|---|---|
| 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 supera a GLM-5 en SWE-Bench Verified por 2.4 puntos porcentuales (80.2% frente a 77.8%). En los benchmarks de programación, esta diferencia ya se considera significativa: la capacidad de programación de M2.5 está al nivel de Opus 4.6, mientras que GLM-5 se acerca más al nivel de Gemini 3 Pro.
GLM-5 aporta datos sobre programación multilingüe (SWE-Bench Multilingual 73.3%) y programación en entornos de terminal (Terminal-Bench 56.2%), mostrando su versatilidad desde diferentes ángulos. Sin embargo, en el núcleo de SWE-Bench Verified, la ventaja de M2.5 es clara.
M2.5 también destaca en eficiencia: completa una tarea individual de SWE-Bench en solo 22.8 minutos, una mejora del 37% respecto a su predecesor M2.1. Esto se debe a su estilo único de programación "Spec-writing", que primero descompone la arquitectura y luego la implementa de manera eficiente, reduciendo los ciclos de prueba y error innecesarios.
🎯 Sugerencia para escenarios de programación: Si tu necesidad principal es la programación asistida por IA (corrección de errores, revisión de código, implementación de funciones), MiniMax-M2.5 es la mejor opción. A través de APIYI (apiyi.com) puedes acceder a ambos modelos simultáneamente para realizar pruebas comparativas reales.
MiniMax-M2.5 vs. GLM-5: Comparativa detallada de capacidad de razonamiento
La capacidad de razonamiento es donde reside la ventaja principal de GLM-5, especialmente en los campos de las matemáticas y el razonamiento científico.
| Benchmark de razonamiento | MiniMax-M2.5 | GLM-5 | Descripción |
|---|---|---|---|
| AIME 2026 | — | 92.7% | Razonamiento matemático de nivel olímpico |
| GPQA-Diamond | — | 86.0% | Razonamiento científico de nivel de doctorado |
| Humanity's Last Exam (con herramientas) | — | 50.4 | Supera el 43.4 de Opus 4.5 |
| HMMT Nov. 2025 | — | 96.9% | Cercano al 97.1% de GPT-5.2 |
| τ²-Bench | — | 89.7% | Razonamiento en el sector de telecomunicaciones |
| Fiabilidad del conocimiento AA-Omniscience | — | Líder en la industria | Menor tasa de alucinaciones |
GLM-5 utiliza un nuevo método de entrenamiento llamado SLIME (Infraestructura de Aprendizaje por Refuerzo Asíncrono), que mejora drásticamente la eficiencia del post-entrenamiento. Esto ha permitido que GLM-5 dé un salto cualitativo en tareas de razonamiento:
- Puntuación de 92.7% en AIME 2026, cerca del 93.3% de Claude Opus 4.5, superando con creces el nivel de la era GLM-4.5.
- 86.0% en GPQA-Diamond, una capacidad de razonamiento científico de nivel de doctorado, cercana al 87.0% de Opus 4.5.
- 50.4 puntos en Humanity's Last Exam (con herramientas), superando los 43.4 puntos de Opus 4.5 y los 45.5 puntos de GPT-5.2.
La capacidad más singular de GLM-5 es la fiabilidad del conocimiento. En la evaluación de alucinaciones AA-Omniscience, GLM-5 mejoró 35 puntos respecto a la generación anterior, alcanzando un nivel líder en la industria. Esto significa que GLM-5 "inventa" menos contenido al responder preguntas fácticas, lo cual es extremadamente valioso para escenarios que requieren una salida de información de alta precisión.
En cuanto a MiniMax-M2.5, hay menos datos públicos sobre su razonamiento puro; su entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) se centra más en la programación y en escenarios de agentes inteligentes. El marco Forge RL de M2.5 se enfoca en la descomposición de tareas y la optimización de llamadas a herramientas en más de 200,000 entornos reales, más que en la capacidad de razonamiento puro.
Nota comparativa: Si tu necesidad principal es el razonamiento matemático, el análisis científico o requieres respuestas de conocimiento con alta fiabilidad, GLM-5 tiene la ventaja. Se recomienda utilizar la plataforma APIYI (apiyi.com) para probar la diferencia de rendimiento entre ambos en tus tareas específicas de razonamiento.
MiniMax-M2.5 frente a GLM-5: Capacidades de Agentes y Búsqueda
| Benchmark de Agentes | MiniMax-M2.5 | GLM-5 | Ventaja |
|---|---|---|---|
| BFCL Multi-Turn | 76.8% | — | M2.5 lidera en Tool Calling |
| BrowseComp (con contexto) | 76.3% | 75.9% | Prácticamente iguales |
| MCP Atlas | — | 67.8% | GLM-5 en coordinación multi-herramienta |
| Vending Bench 2 | — | $4,432 | GLM-5 en planificación a largo plazo |
| τ²-Bench | — | 89.7% | GLM-5 en razonamiento de dominio |
Ambos modelos muestran una diferenciación clara en sus capacidades como agentes:
MiniMax-M2.5 destaca como un agente de "tipo ejecución": Sobresale en escenarios que requieren llamadas frecuentes a herramientas, iteraciones rápidas y una ejecución eficiente. Ese 76.8% en BFCL significa que el M2.5 puede realizar con precisión llamadas a funciones, operaciones de archivos e interacciones con APIs, reduciendo además los turnos de llamadas en un 20% respecto a la generación anterior. Dentro de MiniMax, el 80% del código nuevo ya es generado por este modelo, y completa el 30% de las tareas diarias.
GLM-5 destaca como un agente de "tipo decisión": Tiene ventaja en escenarios que exigen razonamiento profundo, planificación a largo plazo y toma de decisiones complejas. El 67.8% en MCP Atlas demuestra su capacidad para coordinar herramientas a gran escala; los $4,432 de ingresos simulados en Vending Bench 2 reflejan su habilidad para la planificación de negocios en periodos prolongados, y el 89.7% en τ²-Bench muestra un razonamiento profundo en dominios específicos.
Ambos están casi a la par en cuanto a navegación y búsqueda web (BrowseComp 76.3% vs 75.9%), posicionándose como líderes en este campo.
🎯 Sugerencia de escenarios para agentes: Elige M2.5 para llamadas a herramientas de alta frecuencia y codificación automática; opta por GLM-5 para decisiones complejas y planificación a largo plazo. La plataforma APIYI (apiyi.com) soporta ambos modelos, permitiéndote alternar entre ellos según tus necesidades.
Comparativa de arquitectura y costos: MiniMax-M2.5 vs. GLM-5
| Arquitectura y Costos | MiniMax-M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|
| Parámetros totales | 230B | 744B |
| Parámetros activos | 10B | 40B |
| Proporción de activación | 4.3% | 5.4% |
| Datos de entrenamiento | — | 28.5 billones de Tokens |
| Ventana de contexto | 205K | 200K |
| Salida máxima | — | 131K |
| Precio de entrada | $0.15/M (Estándar) | $1.00/M |
| Precio de salida | $1.20/M (Estándar) | $3.20/M |
| Velocidad de salida | 50-100 TPS | ~66 TPS |
| Chips de entrenamiento | — | Huawei Ascend 910 |
| Framework de entrenamiento | Forge RL | SLIME Asynchronous RL |
| Mecanismo de atención | — | DeepSeek Sparse Attention |
| Licencia | MIT | MIT |
Análisis de ventajas de la arquitectura MiniMax-M2.5
La principal ventaja de la arquitectura del M2.5 radica en su diseño "extremadamente ligero": con solo 10B de parámetros activos, logra una capacidad de codificación cercana a la de Opus 4.6. Esto permite:
- Costos de inferencia bajísimos: El precio de salida es de $1.20/M, lo que representa solo el 37% del costo de GLM-5.
- Velocidad de inferencia ultrarrápida: La versión Lightning alcanza los 100 TPS, siendo un 52% más rápida que los ~66 TPS de GLM-5.
- Menor barrera de despliegue: Al tener 10B de parámetros activos, existe la posibilidad de desplegarlo incluso en GPU de consumo.
Análisis de ventajas de la arquitectura GLM-5
Los 744B de parámetros totales y 40B de parámetros activos del GLM-5 le otorgan una mayor capacidad de conocimiento y profundidad de razonamiento:
- Mayor reserva de conocimiento: Entrenado con 28.5 billones de Tokens, superando con creces a la generación anterior.
- Capacidad de razonamiento más profunda: Sus 40B de parámetros activos soportan cadenas de razonamiento mucho más complejas.
- Autonomía en potencia de cómputo: Entrenado íntegramente con chips Huawei Ascend, logrando independencia tecnológica en hardware.
- DeepSeek Sparse Attention: Manejo eficiente de contextos largos de hasta 200K.
Sugerencia: Para escenarios de llamadas de alta frecuencia donde el costo es un factor crítico, la ventaja de precio del M2.5 es evidente (su precio de salida es solo el 37% del de GLM-5). Te recomendamos realizar pruebas reales de la relación calidad-precio para tus tareas específicas en la plataforma APIYI (apiyi.com).
Integración rápida de las API de MiniMax-M2.5 y GLM-5
A través de la plataforma APIYI, puedes llamar a ambos modelos mediante una interfaz unificada, lo que facilita una comparativa rápida:
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}]
)
Sugerencia: Obtén créditos de prueba gratuitos en APIYI (apiyi.com) para evaluar ambos modelos en tus casos de uso particulares. Prueba el M2.5 para tareas de codificación y el GLM-5 para tareas de razonamiento, y así encontrarás la solución que mejor se adapte a tus necesidades.
Preguntas frecuentes
Q1: ¿En qué destacan MiniMax-M2.5 y GLM-5 respectivamente?
MiniMax-M2.5 sobresale en programación y llamadas a herramientas para agentes: su puntuación en SWE-Bench es del 80.2% (cerca del 80.6% de Opus), y en BFCL alcanza un 76.8%, liderando la industria. Por su parte, GLM-5 destaca en razonamiento y fiabilidad del conocimiento: AIME 92.7%, GPQA 86.0% y la tasa de alucinaciones más baja del sector. En resumen: elige M2.5 para escribir código y GLM-5 para tareas de razonamiento.
Q2: ¿Cuál es la diferencia de precio entre ambos modelos?
El precio de salida de MiniMax-M2.5 Standard es de $1.20/M tokens, mientras que el de GLM-5 es de $3.20/M tokens; esto hace que el M2.5 sea aproximadamente 2.7 veces más económico. Si optas por la versión de alta velocidad M2.5 Lightning ($2.40/M), el precio se aproxima al de GLM-5 pero ofreciendo una mayor rapidez. Además, al acceder a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), puedes disfrutar de descuentos por recarga.
Q3: ¿Cómo puedo comparar rápidamente el rendimiento real de ambos modelos?
Lo ideal es utilizar el acceso unificado de la plataforma APIYI (apiyi.com):
- Regístrate para obtener tu API Key y saldo gratuito de prueba.
- Prepara dos tipos de tareas: una de programación y otra de razonamiento.
- Ejecuta la misma tarea llamando tanto a MiniMax-M2.5 como a GLM-5.
- Compara la calidad de la respuesta, la velocidad de respuesta y el consumo de tokens.
- Al usar una interfaz compatible con OpenAI, solo necesitas cambiar el parámetro
modelpara alternar entre ellos.
Resumen
Conclusiones clave de la comparativa entre MiniMax-M2.5 y GLM-5:
- M2.5 es la opción preferida para programación: SWE-Bench 80.2% frente al 77.8% (M2.5 lidera por un 2.4%), y un 76.8% en llamadas a herramientas BFCL, situándose a la cabeza de la industria.
- GLM-5 es la opción preferida para razonamiento: AIME 92.7%, GPQA 86.0% y 50.4 puntos en Humanity's Last Exam, superando a Opus 4.5.
- GLM-5 lidera en fiabilidad del conocimiento: Primer puesto en la evaluación de alucinaciones AA-Omniscience; sus respuestas factuales son más creíbles.
- M2.5 ofrece mejor relación calidad-precio: Su precio de salida es solo el 37% del de GLM-5, y la versión Lightning es significativamente más rápida.
Aunque ambos son modelos de código abierto (MIT) con arquitectura MoE, sus enfoques son muy distintos: M2.5 es el "rey de la programación y los agentes de ejecución", mientras que GLM-5 es el "pionero en razonamiento y fiabilidad del conocimiento". Te sugerimos alternar su uso según tus necesidades específicas a través de la plataforma APIYI (apiyi.com) para aprovechar sus promociones y obtener el mejor precio.
📚 Referencias
-
Anuncio oficial de MiniMax M2.5: Capacidades de codificación principales de M2.5 y detalles del entrenamiento Forge RL
- Enlace:
minimax.io/news/minimax-m25 - Descripción: Datos completos de benchmarks como SWE-Bench 80.2%, BFCL 76.8%, etc.
- Enlace:
-
Lanzamiento oficial de GLM-5: Arquitectura MoE de 744B de Zhipu GLM-5 y tecnología de entrenamiento SLIME
- Enlace:
docs.z.ai/guides/llm/glm-5 - Descripción: Incluye datos de benchmarks de razonamiento como AIME 92.7%, GPQA 86.0%, etc.
- Enlace:
-
Evaluación independiente de Artificial Analysis: Pruebas de rendimiento (benchmarks) estandarizadas y clasificaciones de ambos modelos
- Enlace:
artificialanalysis.ai/models/glm-5 - Descripción: Datos independientes sobre el Índice de Inteligencia, velocidad real, comparativa de precios, etc.
- Enlace:
-
Análisis profundo de BuildFastWithAI: Benchmarks completos de GLM-5 y comparativa con la competencia
- Enlace:
buildfastwithai.com/blogs/glm-5-released-open-source-model-2026 - Descripción: Tabla comparativa detallada con Opus 4.5 y GPT-5.2.
- Enlace:
-
MiniMax en HuggingFace: Pesos del modelo de código abierto M2.5
- Enlace:
huggingface.co/MiniMaxAI - Descripción: Licencia MIT, compatible con despliegues en vLLM/SGLang.
- Enlace:
Autor: Equipo APIYI
Intercambio técnico: Te invitamos a compartir los resultados de tus pruebas comparativas de modelos en la sección de comentarios. Para más tutoriales sobre la integración de APIs de modelos de IA, puedes visitar la comunidad técnica de APIYI en apiyi.com.
