MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 各擅什麼：編碼 vs 推理 2 大新模型 6 維度全解析

作者注：深度對比 2026 年 2 月同期發佈的 MiniMax-M2.5 和 GLM-5 兩大開源模型，從編碼、推理、智能體、速度、價格和架構 6 個維度解析各自擅長領域

2026 年 2 月 11-12 日，兩大中國 AI 公司幾乎同時發佈了各自的旗艦模型：智譜 GLM-5（744B 參數）和 MiniMax-M2.5（230B 參數）。兩者都採用 MoE 架構、MIT 開源協議，但在能力側重上形成了鮮明的差異化定位。

核心價值: 看完本文，你將清楚瞭解 GLM-5 擅長推理和知識可靠性，MiniMax-M2.5 擅長編碼和智能體工具調用，從而在具體場景中做出最優選擇。

MiniMax-M2.5 與 GLM-5 核心差異總覽

對比維度	MiniMax-M2.5	GLM-5	優勢方
SWE-Bench 編碼	80.2%	77.8%	M2.5 領先 2.4%
AIME 數學推理	—	92.7%	GLM-5 擅長
BFCL 工具調用	76.8%	—	M2.5 擅長
BrowseComp 搜索	76.3%	75.9%	基本持平
輸出價格/M tokens	$1.20	$3.20	M2.5 便宜 2.7 倍
輸出速度	50-100 TPS	~66 TPS	M2.5 Lightning 更快
總參數量	230B	744B	GLM-5 更大
激活參數量	10B	40B	M2.5 更輕量

MiniMax-M2.5 的核心優勢：編碼與智能體

MiniMax-M2.5 在編碼基準測試上表現突出。SWE-Bench Verified 80.2% 的得分不僅領先 GLM-5 的 77.8%，更超越了 GPT-5.2 的 80.0%，僅落後 Claude Opus 4.6 的 80.8%。在多文件協作的 Multi-SWE-Bench 中得分 51.3%，在工具調用的 BFCL Multi-Turn 中更是達到了 76.8%。

M2.5 的 MoE 架構僅激活 10B 參數（總量 230B 的 4.3%），使其成爲 Tier 1 模型中"最輕量"的選擇，推理效率極高。Lightning 版本可達 100 TPS，是當前最快的前沿模型之一。

GLM-5 的核心優勢：推理與知識可靠性

GLM-5 在推理和知識類任務上擁有顯著優勢。AIME 2026 數學推理得分 92.7%，GPQA-Diamond 科學推理 86.0%，Humanity's Last Exam（帶工具）50.4 分領先於 Claude Opus 4.5 的 43.4 分。

GLM-5 最突出的能力是知識可靠性——在 AA-Omniscience 幻覺評測中取得行業領先水平，比前代提升了 35 分。對於需要高精度事實輸出的場景，如技術文檔撰寫、學術研究輔助、知識庫構建，GLM-5 是更可靠的選擇。此外，GLM-5 的 744B 參數量和 28.5 萬億 Token 訓練數據賦予了它更深厚的知識儲備。

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 編碼能力詳細對比

編碼能力是當前開發者選擇 AI 模型時最關注的維度之一。兩個模型在這方面差距明顯。

編碼基準	MiniMax-M2.5	GLM-5	Claude Opus 4.6 （參考）
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 上領先 GLM-5 達 2.4 個百分點（80.2% vs 77.8%）。這個差距在編碼基準上已經屬於顯著差異——M2.5 的編碼能力處於 Opus 4.6 級別，而 GLM-5 更接近 Gemini 3 Pro 級別。

GLM-5 在多語言編碼（SWE-Bench Multilingual 73.3%）和終端環境編碼（Terminal-Bench 56.2%）上有數據，展現了不同角度的編碼能力。但在最核心的 SWE-Bench Verified 上，M2.5 的優勢明確。

M2.5 在編碼效率上也有突出表現：完成 SWE-Bench 單任務僅需 22.8 分鐘，比前代 M2.1 提升 37%。這得益於其獨特的 "Spec-writing" 編碼風格——先進行架構分解，再高效實現，減少了無效的試錯循環。

🎯 編碼場景建議: 如果你的核心需求是 AI 輔助編碼（Bug 修復、代碼審查、功能實現），MiniMax-M2.5 是更優選擇。通過 API易 apiyi.com 可以同時接入兩個模型進行實際對比測試。

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 推理能力詳細對比

推理能力是 GLM-5 的核心優勢所在，尤其在數學和科學推理領域。

推理基準	MiniMax-M2.5	GLM-5	說明
AIME 2026	—	92.7%	奧林匹克級數學推理
GPQA-Diamond	—	86.0%	博士級科學推理
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%	電信領域推理
AA-Omniscience 知識可靠性	—	行業領先	幻覺率最低

GLM-5 採用了名爲 SLIME（異步強化學習基礎設施）的新型訓練方法，大幅提升了後訓練效率。這使得 GLM-5 在推理任務上實現了質的飛躍：

AIME 2026 得分 92.7%，接近 Claude Opus 4.5 的 93.3%，遠超 GLM-4.5 時代的水平
GPQA-Diamond 86.0% 的博士級科學推理能力，接近 Opus 4.5 的 87.0%
Humanity's Last Exam 50.4 分（帶工具），超越 Opus 4.5 的 43.4 分和 GPT-5.2 的 45.5 分

GLM-5 最獨特的能力是知識可靠性。在 AA-Omniscience 幻覺評測中，GLM-5 比前代提升了 35 分，達到行業領先水平。這意味着 GLM-5 在回答事實性問題時更少"編造"內容，對於需要高精度信息輸出的場景價值極大。

MiniMax-M2.5 在推理方面的數據較少公開，其核心強化學習訓練集中在編碼和智能體場景。M2.5 的 Forge RL 框架側重於 20 萬+真實環境中的任務分解和工具調用優化，而非純推理能力。

對比說明: 如果你的核心需求是數學推理、科學分析或需要高可靠性的知識問答，GLM-5 更有優勢。建議通過 API易 apiyi.com 平臺實際測試兩者在你的具體推理任務上的表現差異。

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 智能體與搜索能力

智能體基準	MiniMax-M2.5	GLM-5	優勢方
BFCL Multi-Turn	76.8%	—	M2.5 工具調用領先
BrowseComp （w/context）	76.3%	75.9%	基本持平
MCP Atlas	—	67.8%	GLM-5 多工具協調
Vending Bench 2	—	$4，432	GLM-5 長期規劃
τ²-Bench	—	89.7%	GLM-5 領域推理

兩個模型在智能體能力上呈現明顯的差異化：

MiniMax-M2.5 擅長"執行型"智能體：在需要頻繁調用工具、快速迭代、高效執行的場景中表現出色。BFCL 76.8% 意味着 M2.5 能夠精準地進行函數調用、文件操作、API 交互等工具使用，且工具調用輪次比前代減少 20%。M2.5 在 MiniMax 內部已有 80% 的新代碼由其生成，30% 的日常任務由其完成。

GLM-5 擅長"決策型"智能體：在需要深度推理、長期規劃、複雜決策的場景中更有優勢。MCP Atlas 67.8% 展現了大規模工具協調能力，Vending Bench 2 的 $4，432 模擬收入展現了長時間段業務規劃能力，τ²-Bench 89.7% 展現了特定領域的深度推理。

兩者在網頁搜索瀏覽能力上幾乎持平——BrowseComp 76.3% vs 75.9%，都是該領域的領先者。

🎯 智能體場景建議: 高頻工具調用和自動編碼選 M2.5；複雜決策和長期規劃選 GLM-5。API易 apiyi.com 平臺同時支持兩個模型，可按場景靈活切換。

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 架構與成本對比

架構與成本	MiniMax-M2.5	GLM-5
總參數量	230B	744B
激活參數量	10B	40B
激活比例	4.3%	5.4%
訓練數據	—	28.5 萬億 Token
上下文窗口	205K	200K
最大輸出	—	131K
輸入價格	$0.15/M （標準版）	$1.00/M
輸出價格	$1.20/M （標準版）	$3.20/M
輸出速度	50-100 TPS	~66 TPS
訓練芯片	—	華爲昇騰 910
訓練框架	Forge RL	SLIME 異步 RL
注意力機制	—	DeepSeek Sparse Attention
開源協議	MIT	MIT

MiniMax-M2.5 架構優勢分析

M2.5 的核心架構優勢在於"極致輕量"——僅激活 10B 參數就實現了接近 Opus 4.6 的編碼能力。這使得：

推理成本極低: 輸出價格 $1.20/M，僅爲 GLM-5 的 37%
推理速度極快: Lightning 版本 100 TPS，比 GLM-5 的 ~66 TPS 快 52%
部署門檻更低: 10B 激活參數在消費級 GPU 上也有部署可能性

GLM-5 架構優勢分析

GLM-5 的 744B 總參數和 40B 激活參數賦予了它更強的知識容量和推理深度：

更大的知識儲備: 28.5 萬億 Token 訓練數據，遠超前代
更深的推理能力: 40B 激活參數支持更復雜的推理鏈
國產算力自主: 全程使用華爲昇騰芯片訓練，實現算力獨立
DeepSeek Sparse Attention: 高效處理 200K 長上下文

建議: 對於成本敏感的高頻調用場景，M2.5 的價格優勢明顯（輸出價格僅爲 GLM-5 的 37%）。建議通過 API易 apiyi.com 平臺實際測試兩者在你的任務上的性價比。

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 API 快速接入

通過 API易平臺可以統一接口同時調用兩個模型，方便快速對比：

from openai import OpenAI

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

# 編碼任務測試 - M2.5 更擅長
code_task = "用 Rust 實現一個無鎖併發隊列"

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

# 推理任務測試 - GLM-5 更擅長
reason_task = "證明所有大於 2 的偶數都可以表示爲兩個素數之和（哥德巴赫猜想的驗證思路）"

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

建議: 通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，針對你的具體場景分別測試兩個模型。編碼任務試 M2.5，推理任務試 GLM-5，找到最適合你的方案。

常見問題

Q1: MiniMax-M2.5 和 GLM-5 各自最擅長什麼？

MiniMax-M2.5 擅長編碼和智能體工具調用——SWE-Bench 80.2% 接近 Opus 4.6，BFCL 76.8% 行業第一。GLM-5 擅長推理和知識可靠性——AIME 92.7%、GPQA 86.0%、幻覺率行業最低。簡單記：寫代碼選 M2.5，做推理選 GLM-5。

Q2: 兩個模型價格差多少？

MiniMax-M2.5 標準版輸出價格 $1.20/M tokens，GLM-5 輸出價格 $3.20/M tokens，M2.5 便宜約 2.7 倍。如果選 M2.5 Lightning 高速版（$2.40/M），則與 GLM-5 價格接近但速度更快。通過 API易 apiyi.com 平臺接入還可享受充值優惠。

Q3: 如何快速對比兩個模型的實際效果？

推薦通過 API易 apiyi.com 平臺統一接入：

註冊賬號獲取 API Key 和免費額度
準備 2 類測試任務：編碼類和推理類
同一任務分別調用 MiniMax-M2.5 和 GLM-5
對比輸出質量、響應速度和 Token 消耗
統一 OpenAI 兼容接口，切換模型只需改 model 參數

總結

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 的核心結論：

編碼首選 M2.5: SWE-Bench 80.2% vs 77.8%，M2.5 領先 2.4%，BFCL 工具調用 76.8% 行業第一
推理首選 GLM-5: AIME 92.7%、GPQA 86.0%、Humanity's Last Exam 50.4 分超越 Opus 4.5
知識可靠性 GLM-5 領先: AA-Omniscience 幻覺評測行業第一，事實性輸出更可信
性價比 M2.5 更優: 輸出價格僅爲 GLM-5 的 37%，Lightning 版本速度更快

兩個模型都是 MIT 開源、MoE 架構，但定位截然不同：M2.5 是"編碼和執行型智能體之王"，GLM-5 是"推理和知識可靠性先鋒"。建議根據實際需求在 API易 apiyi.com 平臺上靈活切換使用，參與充值活動享受更優惠的價格。

📚 參考資料

MiniMax M2.5 官方公告: M2.5 核心編碼能力和 Forge RL 訓練細節
- 鏈接: minimax.io/news/minimax-m25
- 說明: SWE-Bench 80.2%、BFCL 76.8% 等完整基準數據
GLM-5 官方發佈: 智譜 GLM-5 的 744B MoE 架構和 SLIME 訓練技術
- 鏈接: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
- 說明: 包含 AIME 92.7%、GPQA 86.0% 等推理基準數據
Artificial Analysis 獨立評測: 兩個模型的標準化基準測試和排名
- 鏈接: artificialanalysis.ai/models/glm-5
- 說明: Intelligence Index、速度實測、價格對比等獨立數據
BuildFastWithAI 深度分析: GLM-5 全面基準測試和競品對比
- 鏈接: buildfastwithai.com/blogs/glm-5-released-open-source-model-2026
- 說明: 與 Opus 4.5、GPT-5.2 的詳細對比表格
MiniMax HuggingFace: M2.5 開源模型權重
- 鏈接: huggingface.co/MiniMaxAI
- 說明: MIT 協議，支持 vLLM/SGLang 部署

作者: APIYI Team
技術交流: 歡迎在評論區分享你的模型對比測試結果，更多 AI 模型 API 接入教程可訪問 API易 apiyi.com 技術社區

MiniMax-M2.5 對比 GLM-5 各擅什麼：編碼 vs 推理 2 大新模型 6 維度全解析