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GLM-5与MiniMax-M2.5性能对比，小白程序员必看（收藏版）

news 2026/5/12 5:41:48

本文对比了GLM-5和MiniMax-M2.5两款新发布的大模型，分析其技术升级、性能表现及易用性。GLM-5在参数量和预训练数据上大幅提升，但成本更高；MiniMax-M2.5虽参数较少，但在性能和易用性上更具优势，适合个人使用。特别推荐国产显卡用户关注GLM-5的适配优势。

2月12日，GLM和MiniMax同时发布新一代模型版本，GLM发布了GLM-5，MiniMax发布了MiniMax-M2.5。

一个问题自然出现：这两个模型到底哪个更好？

本文来试图回答这个问题。

模型基本信息

首先根据两个模型的技术博客，看一下这俩模型相比于前代，有什么新变化。

GLM-5

GLM-5的技术博客显示：与 GLM-4.5 相比，GLM-5 的参数规模从 3550 亿（320 亿活跃参数）扩展至 7440 亿（400 亿活跃参数），预训练数据量也从 23 万亿个 token 增加到 28.5 万亿个 token。此外，GLM-5 还集成了 DeepSeek 稀疏注意力机制 (DSA)，进一步降低了部署成本。

一句话总结，GLM-5主要的优化方向还是Scaling，从355B-32B变成了744B-40B。

模型参数量扩了一倍多，推理成本是更高的，因此，GLM 的编码计划还因此涨价了。

此外GLM-5能力的提升还得益于它们新开发的一个强化学习框架slime[2]，它提高了训练吞吐量和效率，从而能进行更细粒度的后训练。

MiniMax-M2.5

MiniMax-M2.5的模型参数量和前面的M2.1没有区别，都是229B，比GLM-5小了很多。

它主要是在强化学习的部分进行改进，使用了一个原生的 Agent RL 框架Forge，在设计上通过引入中间层完全解耦了底层训推引擎与 Agent，支持任意 Agent 的接入。

从更新内容来看，GLM-5是大版本跃升，优化点更多，M2.5是小版本更迭，优化点不多。

作为同时期的模型，性能接近的情况下，MiniMax-M2.5的参数量更小，在这方面略胜一筹。

评测基准表现

由于这俩模型是同一天发布，在它们自己披露的benchmark评估基准中，没有将对方的模型纳入绘制。

于是，我用AI把它们在 SWE-bench Verified 上的表现绘制在了同一张图上。

MiniMax-M2.5在该基准的数据集表现比GLM-5高2.4个点。

这一部分，MiniMax-M2.5再次小胜。

易用性比较

当前，GLM-5由于成本较高，目前没看到免费的使用渠道。

我之前在streamlake上竞猜，薅到了一些该模型的免费Tokens，但其它试用途径没看到。

MiniMax-M2.5在这方面显得更实惠，在OpenCode上面，限时一周免费使用。

这方面，MiniMax-M2.5又赢了。

总结

目前看，MiniMax-M2.5比GLM-5更有性价比，适合个人使用。

GLM-5唯一的优势是适配了华为昇腾、Moore Threads、寒武纪、昆仑芯片、MetaX、Enflame 和 Hygon这些国产显卡，官方仓库[5]给了单独的部署文档，如果是国产显卡部署的场景，会更适合。

最后

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