国产 AI 大模型对比：智谱 GLM-5 与 MiniMax M2.5

2.2 MiniMax M2.5：优势与劣势

✅ 核心优势

❌ 相对劣势

三、核心能力横向对比

3.1 编程能力对比

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

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

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

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

4.2 MiniMax M2.5 更适合的场景

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：

1. 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
2. 按支出分类整理数据
3. 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

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：

1. 架构设计阶段：使用 GLM-5 进行系统架构设计和需求分析
2. 编码实现阶段：使用 MiniMax M2.5 进行快速编码和功能实现
3. 测试优化阶段：使用 GLM-5 进行代码审查和异常处理完善
4. 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：

1. 技术民主化：MIT 开源协议让开发者可以自由定制和部署
2. 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
3. 生态国产化：全面适配华为昇腾、摩尔线程等国产芯片
4. 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

参考资料

1. 智谱 GLM-5 官方发布
2. MiniMax M2.5 官方发布
3. Artificial Analysis 模型榜单
4. SWE-bench Verified 评测
5. BFCL 工具调用评测