MiniMax M2.5 erreicht den gleichen SWE-bench Verified Score von 77,8 % wie GLM 5 mit einem Ergebnis von 80,2 % – zu einem Drittel der API-Kosten auf Novita AI. Innerhalb von 24 Stunden im Februar 2026 veröffentlicht, verfolgen diese beiden chinesischen MoE-Modelle unterschiedliche Ansätze für KI-Agenten. GLM 5 skaliert auf 754B Parameter mit 40B aktiven, zielt auf komplexes System-Engineering mit einem 200K-Kontextfenster und DeepSeek Sparse Attention. MiniMax M2.5 behält insgesamt 228.7B Parameter mit Spezifikations-Fähigkeiten, trainiert in über 200.000 realen RL-Umgebungen. Die Wahl hängt davon ab, ob Sie GLM 5s architektonische Tiefe für mehrstündige Debugging-Sitzungen benötigen oder M2.5s niedrige Kosten für hochvolumige Agent-Pipelines.
Modellübersicht von MiniMax M2.5 und GLM 5
GLM 5s 754B-Parameter-MoE-Architektur aktiviert 40B Parameter pro Inferenz und ist damit 3,2-mal größer als M2.5s 228.7B Gesamtparameter. Diese Lücke offenbart unterschiedliche Designphilosophien, die sich auf jede Leistungsdimension auswirken.
| Architekturkomponente | GLM 5 | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|
| Gesamtparameter | 754B (40B aktiv) | 229B |
| Expert-Architektur | 256 geroutete Experten, Top-8, 1 gemeinsamer Experte | 256 lokale Experten, Top-8-Auswahl |
| Aufmerksamkeitsmechanismus | DeepSeek Sparse Attention (DSA) | Standard-Aufmerksamkeit |
| Verborgene Schichten | 78 Schichten, 6144 verborgene Größe | 62 Schichten, 3072 verborgene Größe |
| Kontextfenster | 202.752 Token (200K) | 196.608 Token (197K) |
| Trainingsdaten | 28.5B Token | Nicht veröffentlicht |
| RL-Framework | Slime (asynchrones RL) | Forge (agenten-natives RL, 200.000+ Umgebungen) |
DeepSeek Sparse Attention ist das architektonische Hauptmerkmal von GLM 5. Es hält die Langkontext-Leistung hoch, während die Bereitstellungskosten gesenkt werden. Der Unterschied von 202K vs. 197K Kontext wirkt auf dem Papier klein, aber GLM 5s DSA bewahrt die Kohärenz über das gesamte Fenster ohne quadratisches Speicher-Scaling. MiniMax M2.5 kompensiert dies durch Aufgabenzerlegungseffizienz statt roher Kontextkapazität.
DSA-Einführung von kaitchup
Forge-Einführung von MiniMax
Die RL-Trainingslücke erzählt eine tiefere Geschichte. GLM 5s Slime-Framework ermöglicht asynchrones RL in beispiellosem Maßstab und erweitert gleichzeitig die Grenzen des Pre-Trainings und Post-Trainings. MiniMaxs Forge-Framework entkoppelt die Trainings-Engine vollständig von Agenten und optimiert auf Generalisierung über verschiedene Scaffolds hinweg statt auf Einzelaufgaben-Meisterschaft. Sie wählen zwischen einem Modell, das darauf trainiert ist, mit allem umzugehen, was ihm vorgeworfen wird (GLM 5), und einem, das in genau den Umgebungen trainiert wurde, denen Ihre Agenten gegenüberstehen (M2.5s 200.000+ reale Trainingsszenarien).
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Direkter Coding-Vergleich von MiniMax M2.5 und GLM 5
M2.5s 80,2 % im SWE-bench Verified liegen knapp vor GLM 5s 77,8 %, beide in Schlagdistanz zu Claude Opus 4.6 mit 80,9 %.
| Coding-Benchmark | GLM 5 | MiniMax M2.5 | Was wird gemessen |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 77,8% | 80,2% | Auflösung echter GitHub-PRs |
| SWE-bench Multilingual | 73,3% | 74,1% | Sprachübergreifende Fehlerbehebung |
| Terminal-Bench 2.0 | 56,2% | 51,7% | CLI-Umgebungsmanipulation |
Der Unterschied zeigt sich darin, wie sie ähnliche Ergebnisse erzielen. Kontrollierte Tests von Kilo AI zeigen das Muster: GLM 5 glänzt bei agentischem Engineering – iterative Debugging-Zyklen, in denen das Modell über Compiler-Fehler reflektiert und umgestaltet, bis Tests bestanden werden. Es erzielte perfekte 35/35 beim API-aus-Spezifikation-Test, indem es 94 Testfälle schrieb, wiederverwendbare Middleware erstellte und Standard-Datenbankmuster verwendete. Null Bugs in drei autonomen Durchläufen.
M2.5 gewinnt beim Spezifikations-Schreiben – der Ansatz des Architekten. Vor dem Codezerlegen zerlegt es Funktionen in Struktur, UI-Design und Systemgrenzen. Bei der Bug-Jagd-Aufgabe dokumentierte M2.5 jede Behebung mit Inline-Kommentaren und bewahrte alle ursprünglichen API-Verträge, erreichte 28/30 gegenüber GLM 5s 24,5/30. Der Haken: M2.5 absolvierte alle Tests in 21 Minuten gegenüber GLM 5s 44 Minuten, produzierte aber einen kritischen Autorisierungsfehler im Attachments-Endpunkt, den GLM 5s umfassende Tests aufgedeckt hätten.
Test von Kilo Code
Wichtigste Erkenntnis: GLM 5s Selbstreflexionsschleifen glänzen, wenn Sie von Grund auf neu bauen und bombensicheren Code benötigen. M2.5s vorausschauende Planung dominiert bei der Arbeit mit Legacy-Codebasen, wo minimale Änderungen und klare Dokumentation mehr zählen als perfekte Architektur. Echte Entwickler berichten, dass M2.5 mehr Überwachung erfordert, aber schneller fertig wird, während GLM 5 besser mit der Absicht übereinstimmt, gelegentlich auf Kosten von Rate Limits. GLM 5 baut mehr und testet mehr. MiniMax M2.5 ändert weniger und wird schneller fertig.
https://www.youtube.com/watch?v=t94H-DkFIys
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Agentische Leistung von MiniMax M2.5 und GLM 5
GLM 5 dominiert Tool-Calling-Benchmarks. Es erreicht 67,8 % im MCP-Atlas (Public Set), 38 % im Tool-Decathlon und 89,7 % im τ²-Bench. Dies sind keine generischen Funktionsaufruftests; sie messen, ob ein Agent 5-10 Tool-Invocationen verketten kann, um echte Forschungsaufgaben zu lösen.
M2.5s Stärke zeigt sich in der Entscheidungseffizienz. Über BrowseComp, Wide Search und RISE hinweg erzielt M2.5 bessere Ergebnisse mit 20 % weniger Suchrunden als M2.1. Es lernte, Probleme mit präziseren Abfragen zu lösen, anstatt mit erschöpfender Exploration. Diese Effizienz summiert sich in der Produktion: Wenn Ihr Agent 1.000 Forschungsaufgaben pro Tag ausführt, senkt M2.5s Token-Effizienz die Kosten um 20 %, bevor Sie den niedrigeren API-Preis berücksichtigen.
| Agent-Benchmark | GLM 5 | MiniMax M2.5 | Testszenario |
|---|---|---|---|
| BrowseComp (mit Kontextmanagement) | 75,9% | 75,1%～76,3% | Echtes Browsen mit Verwerfungsstrategie |
| RISE (Intern) | Nicht veröffentlicht | 50,2% | Professionelle Forschungsaufgaben |
| BFCL | Nicht veröffentlicht | 76,8% | |
| τ²-Bench | 89,7% | Nicht veröffentlicht | Tool-Auswahl und -Sequenzierung |
| MCP-Atlas (Public Set) | 67,8% | Nicht veröffentlicht | MCP-Server-Integrationsaufgaben |
Kostenanalyse von MiniMax M2.5 und GLM 5
M2.5s $0,30 Eingabe / $1,20 Ausgabe pro 1M Token unterbietet GLM 5s geschätzte $1,00 Eingabe / $3,20 Ausgabe um 70 % bei der Eingabe, 62,5 % bei der Ausgabe. Der Dauerbetrieb von M2.5 kostet $1/Stunde ($8.760/Jahr). GLM 5s Preisgestaltung für Dauerbetrieb liegt bei etwa $2,80/Stunde ($24.528/Jahr) – 2,8x mehr für vergleichbare Betriebszeit.
| Kostenszenario | GLM 5 | MiniMax M2.5 | MiniMax M2.5 Highspeed |
|---|---|---|---|
| API-Preis (1M Token) | $1,00 in / $3,20 out | $0,30 in / $1,20 out | $0,60 in / $2,40 out |
| Cache-Read | $0,2 /Mt | $0,03 /Mt | $0,03 /Mt |
| OpenClaw Tägliche Nutzung (500K in / 100K out) | $0,82/Tag | $0,27/Tag | $0,54/Tag |
Cache Read bezieht sich auf die Kosten für das Lesen von Token, die zuvor im Prompt-Cache gespeichert wurden. Wenn derselbe Prompt-Inhalt über mehrere Anfragen hinweg wiederverwendet wird, ruft das Modell diese Token direkt aus dem Cache ab, anstatt sie erneut von Grund auf zu verarbeiten. Dies reduziert sowohl die Inferenzlatenz als auch die Kosten.
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Anwendungsempfehlungen von MiniMax M2.5 und GLM 5
Wählen Sie MiniMax M2.5, wenn Geschwindigkeits-Kosten-Dominanz wichtiger ist als architektonische Flexibilität. Kundenorientierte Agenten, die Antworten in unter einer Sekunde in großem Maßstab benötigen – Chatbots mit 10.000+ Gesprächen/Tag, Code-Vervollständigung in Entwicklerteams, automatisierte Dokumentationserstellung – profitieren alle von M2.5s hohem Durchsatz und den 3x niedrigeren API-Kosten.
Wählen Sie GLM 5, wenn architektonische Tiefe und Individualisierungsbedarf die Kostenbeschränkungen überwiegen. Forschungsumgebungen, die vollständigen Codebase-Kontext, mehrstündige Debugging-Sitzungen oder die Integration mit benutzerdefinierten Tool-Stacks erfordern, bevorzugen GLM 5s 200K-Kontextfenster und Dominanz bei MCP-Atlas/Tool-Decathlon. Der 754B-Parameter-Maßstab mit DeepSeek Sparse Attention bewahrt die Kohärenz bei komplexen System-Engineering-Aufgaben, die bei M2.5 zu Kontextverlust mitten in der Sitzung führen würden.
| Anwendungskategorie | GLM 5 | MiniMax M2.5 | Entscheidungsfaktor |
|---|---|---|---|
| Kundenorientierte Agenten | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Günstige API-Preise |
| Komplexes System-Engineering | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 200K Kontext + DSA für mehrstündige Sitzungen |
| Hochvolumen-Automation (10.000+ Aufgaben/Tag) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 3x günstigere API = 3x mehr Aufgaben pro Dollar |
| Explorative Entwicklung | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | M2.5s 21-min Aufgabenzeit vs. GLM 5s 44 min im Kilo-Test |
| Integration benutzerdefinierter Tool-Stacks | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 67,8 % MCP-Atlas, 89,7 % τ²-Bench |
| Mehrsprachige Codebase-Wartung | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 73,3 % vs. 51,3 % SWE-bench Multilingual |
| Büroproduktivität (Word/Excel/PPT) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 59 % Gewinnrate vs. Mainstream-Modelle (GDPval-MM) |
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Wie Sie beide Modelle über Novita AI nutzen können
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Loggen Sie sich in Ihr Konto ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell aus
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testphase
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testphase, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
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Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Um sich bei der API zu authentifizieren, stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite „Einstellungen“ auf, um den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt zu kopieren.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-5 or minimax/minimax-m2.5",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
{"role": "user", "content": "Hallo, wie geht es dir?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Der Ein-Fragen-Test: Benötigen Sie Individualisierung oder nur Leistung? Wenn Ihr Workflow Fine-Tuning, Self-Hosting oder Integration mit proprietären Tool-Stacks erfordert → GLM 5s architektonische Flexibilität und MIT-Lizenz rechtfertigen die Prämie. Wenn Sie Agenten ausliefern, die auf Millionen von Aufrufen skalieren müssen, ohne Budgetbeschränkungen → M2.5s kostengünstige Intelligenz wird Ihr Burggraben. Die chinesische Open-Source-Modelllandschaft hat gerade jeden Konkurrenten gezwungen, neu zu kalibrieren, was „erschwingliche KI“ im Jahr 2026 bedeutet.
Häufig gestellte Fragen
Welches Modell ist besser für Programmieraufgaben, MiniMax M2.5 oder GLM 5?
MiniMax M2.5 schneidet bei Programmieraufgaben mit 80,2 % im SWE-bench Verified etwas besser ab als GLM 5.
Welches Modell ist besser für agentische Workflows, MiniMax M2.5 oder GLM 5?
GLM 5 schneidet bei komplexen agentischen Workflows mit stärkeren Ergebnissen bei HLE mit Tools und Terminal-Bench besser ab als MiniMax M2.5.
Können MiniMax M2.5 und GLM 5 auf Consumer-GPUs ausgeführt werden?
Sowohl MiniMax M2.5 als auch GLM 5 benötigen großen VRAM und werden normalerweise über APIs und nicht über Consumer-GPUs genutzt.
Novita AI ist eine KI- und Agent-Cloud-Plattform, die Entwicklern und Startups hilft, KI-Modelle und agentische Anwendungen mit hoher Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren.
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