MiniMax M2.5vsGLM-5
在 11 个共同 benchmark 中，GLM-5 整体领先：MiniMax M2.5 领先 4 项，GLM-5 领先 7 项，持平 0 项，平均分差 -21.97。
MiniMax M2.5
MiniMaxAI · 2026-02-12 · 推理大模型
GLM-5
智谱AI · 2026-02-11 · 聊天大模型
MiniMax M2.54 项(36%)(64%)7 项GLM-5
评测分数
按能力类目分组，每组内按分差大小排列；共 11 项。
科学知识与推理
GLM-5 领先 2/2| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| CritPt | 1.10151 / 204Thinking (No Tools) | 2131 / 204Thinking (No Tools) | -0.90 |
| GPQA Diamond | 85.2087 / 253Thinking (No Tools) | 8680 / 253Thinking (No Tools) | -0.80 |
跨应用与工具编排
MiniMax M2.5 领先 2/2| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Pinch Bench | 87.807 / 38Thinking (With Tools) | 86.4013 / 38Thinking (With Tools) | +1.40 |
| Claw Bench | 92.104 / 29Thinking (With Tools) | 91.705 / 29Thinking (With Tools) | +0.40 |
事实查找与深度检索
MiniMax M2.5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp | 76.3026 / 58Thinking (With Tools) | 75.9027 / 58Thinking (With Tools) | +0.40 |
写作与创意表达
GLM-5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Creative Writing | 1,36172 / 110Normal (No Tools) | 1,60142 / 110Normal (No Tools) | -239.60 |
客服与业务流程
GLM-5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| τ²-Bench - Telecom | 97.807 / 30Thinking (With Tools) | 983 / 30Thinking (With Tools) | -0.20 |
抽象归纳与泛化
MiniMax M2.5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-1 | 63.67121 / 193Thinking (No Tools) | 44.67147 / 193Thinking (No Tools) | +19 |
指令与格式遵循
GLM-5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| IF Bench | 7015 / 31Thinking (With Tools) | 7213 / 31Thinking (With Tools) | -2 |
自主开发与终端任务
GLM-5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| Terminal Bench 2.0 | 51.7032 / 48Thinking (With Tools) | 61.1018 / 48Thinking (With Tools) | -9.40 |
跨行业工作评估
GLM-5 领先 1/1| 评测项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | 分差 |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA | 3611 / 15Thinking (No Tools) | 468 / 15Thinking (No Tools) | -10 |
规格对比
| 字段 | MiniMax M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|
| 发布机构 | MiniMaxAI | 智谱AI |
| 发布时间 | 2026-02-12 | 2026-02-11 |
| 模型类型 | 推理大模型 | 聊天大模型 |
| 架构 | MoE 架构 | MoE 架构 |
| 参数规模 | 2290亿 | 7440亿 |
| 上下文长度 | 128K | 200K |
| 最大输出 | 暂无数据 | 128K |
API 调用价格
价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录；缺失项不做推测。
| 价格项 | MiniMax M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|
| 文本输入 | $0.3 / 1M tokens | $1 / 1M tokens |
| 文本输出 | $1.2 / 1M tokens | $3.2 / 1M tokens |
| 缓存读取 | $0.03 / 1M tokens | $0.2 / 1M tokens |
| 缓存写入 | $0.375 / 1M tokens | 暂无公开价格 |
小结
- MiniMax M2.5在以下类目领先:跨应用与工具编排 (2/2)、事实查找与深度检索 (1/1)、抽象归纳与泛化 (1/1)
- GLM-5在以下类目领先:科学知识与推理 (2/2)、写作与创意表达 (1/1)、客服与业务流程 (1/1)、指令与格式遵循 (1/1)、自主开发与终端任务 (1/1)、跨行业工作评估 (1/1)
11 个共同 benchmark 上，GLM-5 平均高出 21.97 分。
单项差距最大的 benchmark：Creative Writing — MiniMax M2.5 1,361，GLM-5 1,601（分差 -239.60）。
本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成，不使用实时 LLM 撰写。