MiniMax M2.5는 GLM 5의 SWE-bench Verified 77.8% 점수를 80.2%로 맞서며, Novita AI에서 API 비용이 3분의 1에 불과합니다. 2026년 2월에 24시간 이내에 출시된 이 두 중국 MoE 모델은 AI 에이전트에 대해 서로 다른 접근 방식을 취합니다. GLM 5는 754B 파라미터(활성 40B)로 확장되어 200K 컨텍스트 윈도우와 DeepSeek Sparse Attention을 통해 복잡한 시스템 엔지니어링을 목표로 합니다. MiniMax M2.5는 총 228.7B 파라미터로 스펙 작성 기능을 갖추고 있으며, 200,000개 이상의 실제 RL 환경에서 훈련되었습니다. 선택은 다중 시간 디버깅 세션을 위한 GLM 5의 아키텍처 깊이와 대량 에이전트 파이프라인을 위한 M2.5의 저비용 중 무엇이 필요한지에 달려 있습니다.
MiniMax M2.5와 GLM 5의 모델 개요
GLM 5의 754B 파라미터 MoE 아키텍처는 추론당 40B 파라미터를 활성화하여 M2.5의 총 228.7B보다 3.2배 더 큽니다. 이 격차는 모든 성능 차원에 걸쳐 이어지는 뚜렷한 설계 철학을 드러냅니다.
| 아키텍처 구성 요소 | GLM 5 | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|
| 총 파라미터 | 754B (활성 40B) | 229B |
| 전문가 아키텍처 | 256 라우팅 전문가, Top-8, 1 공유 전문가 | 256 로컬 전문가, Top-8 선택 |
| 어텐션 메커니즘 | DeepSeek Sparse Attention (DSA) | 표준 어텐션 |
| 히든 레이어 | 78 레이어, 6144 히든 크기 | 62 레이어, 3072 히든 크기 |
| 컨텍스트 윈도우 | 202,752 토큰 (200K) | 196,608 토큰 (197K) |
| 훈련 데이터 | 28.5T 토큰 | 공개되지 않음 |
| RL 프레임워크 | Slime (비동기 RL) | Forge (에이전트 네이티브 RL, 200K+ 환경) |
DeepSeek Sparse Attention은 GLM 5의 핵심 아키텍처 기능입니다. 긴 컨텍스트 성능을 높게 유지하면서 배포 비용을 절감합니다. 202K와 197K의 컨텍스트 차이는 종이상으로는 작아 보이지만, GLM 5의 DSA는 2차 메모리 확장 없이 전체 윈도우에서 일관성을 유지합니다. MiniMax M2.5는 원시 컨텍스트 용량보다는 작업 분해 효율성으로 이를 보완합니다.
kaitchup의 DSA 소개
MiniMax의 Forge 소개
RL 훈련 격차는 더 깊은 이야기를 말해줍니다. GLM 5의 Slime 프레임워크는 전례 없는 규모의 비동기 RL을 가능하게 하여 사전 훈련과 사후 훈련의 경계를 동시에 확장합니다. MiniMax의 Forge 프레임워크는 훈련 엔진을 에이전트와 완전히 분리하여 단일 작업 숙달보다는 다양한 스캐폴드에 대한 일반화에 최적화합니다. 여러분은 던져진 모든 것을 처리하도록 훈련된 모델(GLM 5)과 에이전트가 직면할 정확한 환경에서 훈련된 모델(M2.5의 200K+ 실제 훈련 시나리오) 중에서 선택하는 것입니다.
MiniMax M2.5와 GLM 5의 코딩 대결
M2.5의 SWE-bench Verified 80.2% 점수는 GLM 5의 77.8%를 약간 앞서며, 둘 다 Claude Opus 4.6의 80.9%에 근접합니다.
| 코딩 벤치마크 | GLM 5 | MiniMax M2.5 | 측정 내용 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 77.8% | 80.2% | 실제 GitHub PR 해결 |
| SWE-bench Multilingual | 73.3% | 74.1% | 다국어 버그 수정 |
| Terminal-Bench 2.0 | 56.2% | 51.7% | CLI 환경 조작 |
격차는 유사한 점수를 달성하는 방식에서 나타납니다. Kilo AI의 통제된 테스트는 패턴을 보여줍니다: GLM 5는 에이전트 엔지니어링, 즉 모델이 컴파일러 오류에 대해 자기 반성하고 테스트가 통과할 때까지 리팩터링하는 반복적 디버깅 주기에서 탁월합니다. API-from-spec 테스트에서 94개의 테스트 케이스를 작성하고, 재사용 가능한 미들웨어를 만들고, 표준 데이터베이스 패턴을 사용하여 완벽한 35/35를 기록했습니다. 세 번의 자율 실행에서 버그가 전혀 없었습니다.
M2.5는 스펙 작성, 즉 아키텍트의 접근 방식에서 승리합니다. 코드를 건드리기 전에 기능을 구조, UI 디자인, 시스템 경계로 분해합니다. 버그 사냥 작업에서 M2.5는 모든 수정 사항을 인라인 주석으로 문서화하고 모든 원본 API 계약을 보존하여 GLM 5의 24.5/30 대비 28/30을 기록했습니다. 단점: M2.5는 GLM 5의 44분 대비 21분 만에 모든 테스트를 완료했지만, 첨부 파일 엔드포인트에서 GLM 5의 포괄적인 테스트가 잡아냈을 심각한 인증 버그를 생성했습니다.
Kilo Code의 테스트
핵심 요점: GLM 5의 자기 반성 루프는 처음부터 구축할 때 완벽한 코드가 필요할 때 빛을 발합니다. M2.5의 사전 계획은 최소한의 변경과 명확한 문서화가 완벽한 아키텍처보다 더 중요한 레거시 코드베이스 작업에서 지배적입니다. 실제 개발자들은 M2.5가 더 많은 감독이 필요하지만 더 빨리 완료되는 반면, GLM 5는 의도에 더 잘 맞지만 가끔 속도 제한이 발생할 수 있다고 보고합니다. GLM 5는 더 많이 구축하고 더 많이 테스트합니다. MiniMax M2.5는 덜 변경하고 더 빨리 완료합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=t94H-DkFIys
MiniMax M2.5와 GLM 5의 에이전트 성능
GLM 5는 도구 호출 벤치마크에서 지배적입니다. MCP-Atlas(Public Set)에서 67.8%, Tool-Decathlon에서 38%, τ²-Bench에서 89.7%를 기록합니다. 이는 일반적인 함수 호출 테스트가 아니라 에이전트가 실제 연구 작업을 해결하기 위해 5-10개의 도구 호출을 연결할 수 있는지 측정합니다.
M2.5의 강점은 결정 효율성에서 나타납니다. BrowseComp, Wide Search, RISE 전반에 걸쳐 M2.5는 M2.1보다 20% 적은 검색 라운드를 사용하여 더 나은 결과를 달성합니다. 철저한 탐색보다는 더 정확한 쿼리로 문제를 해결하는 방법을 학습했습니다. 이러한 효율성은 프로덕션에서 누적됩니다: 에이전트가 하루에 1,000개의 연구 작업을 실행할 때 M2.5의 토큰 효율성은 더 낮은 API 가격을 고려하기 전에도 비용을 20% 절감합니다.
| 에이전트 벤치마크 | GLM 5 | MiniMax M2.5 | 테스트 시나리오 |
|---|---|---|---|
| BrowseComp (컨텍스트 관리 포함) | 75.9% | 75.1%～76.3% | 히스토리 폐기 전략을 사용한 실제 브라우징 |
| RISE (내부) | 공개되지 않음 | 50.2% | 전문 연구 작업 |
| BFCL | 공개되지 않음 | 76.8% | |
| τ²-Bench | 89.7% | 공개되지 않음 | 도구 선택 및 순서 지정 |
| MCP-Atlas (Public Set) | 67.8% | 공개되지 않음 | MCP 서버 통합 작업 |
MiniMax M2.5와 GLM 5의 비용 분석
M2.5의 1M 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $1.20은 GLM 5의 추정 입력 $1.00 / 출력 $3.20보다 입력에서 70%, 출력에서 62.5% 저렴합니다. M2.5를 지속적으로 실행하는 비용은 시간당 $1 ($8,760/년)입니다. GLM 5의 가격은 지속 운영 시 시간당 약 $2.80 ($24,528/년)으로, 비슷한 가동 시간 대비 2.8배 더 비쌉니다.
| 비용 시나리오 | GLM 5 | MiniMax M2.5 | MiniMax M2.5 Highspeed |
|---|---|---|---|
| API 가격 (1M 토큰) | $1.00 in / $3.20 out | $0.30 in / $1.20 out | $0.60 in / $2.4 out |
| 캐시 읽기 | $0.2 /Mt | $0.03 /Mt | $0.03 /Mt |
| OpenClaw 일일 사용량 (500K in / 100K out) | $0.82/일 | $0.27/일 | $0.54/일 |
캐시 읽기는 이전에 프롬프트 캐시에 저장된 토큰을 읽는 비용을 의미합니다. 동일한 프롬프트 내용이 여러 요청에서 재사용될 때, 모델은 처음부터 다시 처리하는 대신 캐시에서 직접 이러한 토큰을 검색합니다. 이는 추론 지연 시간과 비용을 모두 줄여줍니다.
MiniMax M2.5와 GLM 5의 사용 사례 추천
MiniMax M2.5 선택은 속도-비용 우위가 아키텍처 유연성보다 더 중요할 때입니다. 하루 10,000개 이상의 대화를 처리하는 챗봇, 개발자 팀의 코드 완성, 자동화된 문서 생성 등 대규모 고객 대면 에이전트는 M2.5의 높은 처리량과 3배 저렴한 API 비용의 이점을 누립니다.
GLM 5 선택은 아키텍처 깊이와 사용자 정의 요구 사항이 비용 제약보다 중요할 때입니다. 전체 코드베이스 컨텍스트, 여러 시간의 디버깅 세션 또는 사용자 정의 도구 스택과의 통합이 필요한 연구 환경은 GLM 5의 200K 컨텍스트 윈도우와 MCP-Atlas/Tool-Decathlon 지배력에 유리합니다. DeepSeek Sparse Attention을 갖춘 754B 파라미터 규모는 M2.5가 세션 중간에 컨텍스트를 잃을 수 있는 복잡한 시스템 엔지니어링 작업 전반에서 일관성을 유지합니다.
| 사용 사례 카테고리 | GLM 5 | MiniMax M2.5 | 결정 요인 |
|---|---|---|---|
| 고객 대면 에이전트 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 저렴한 API 가격 |
| 복잡한 시스템 엔지니어링 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 200K 컨텍스트 + 다중 시간 세션을 위한 DSA |
| 대량 자동화 (하루 10K+ 작업) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 3배 저렴한 API = 달러당 3배 더 많은 작업 |
| 탐색적 개발 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Kilo 테스트에서 M2.5의 21분 작업 시간 vs GLM 5의 44분 |
| 사용자 정의 도구 스택 통합 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 67.8% MCP-Atlas, 89.7% τ²-Bench |
| 다국어 코드베이스 유지보수 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 73.3% vs 51.3% SWE-bench Multilingual |
| 사무 생산성 (Word/Excel/PPT) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 주류 모델 대비 59% 승률 (GDPval-MM) |
Novita AI를 통해 두 모델에 액세스하는 방법
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새 API 키를 제공해 드립니다. “Settings” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
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": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
한 가지 질문 테스트: 사용자 정의가 필요합니까, 아니면 성능만 필요합니까? 워크플로에 미세 조정, 자체 호스팅 또는 독점 도구 스택과의 통합이 필요한 경우 → GLM 5의 아키텍처 유연성과 MIT 라이선스가 프리미엄을 정당화합니다. 예산 제약 없이 수백만 번의 호출로 확장해야 하는 에이전트를 출시하는 경우 → M2.5의 저비용 지능이 여러분의 해자(moat)가 됩니다. 중국 오픈 모델 환경은 모든 경쟁자에게 2026년에 "저렴한 AI"가 무엇을 의미하는지 재조정하도록 강제했습니다.
자주 묻는 질문
코딩 작업에 더 나은 모델은 MiniMax M2.5와 GLM 5 중 무엇인가요?
MiniMax M2.5는 SWE-bench Verified에서 80.2%로 코딩 작업에 더 나은 성능을 보이며 GLM 5를 약간 앞섭니다.
에이전트 워크플로에 더 나은 모델은 MiniMax M2.5와 GLM 5 중 무엇인가요?
GLM 5는 HLE with tools 및 Terminal-Bench에서 MiniMax M2.5보다 더 강력한 결과를 보여 복잡한 에이전트 워크플로에 더 나은 성능을 제공합니다.
MiniMax M2.5와 GLM 5를 소비자용 GPU에서 실행할 수 있나요?
MiniMax M2.5와 GLM 5 모두 대용량 VRAM이 필요하며 일반적으로 소비자용 GPU보다는 API를 통해 액세스됩니다.
Novita AI는 개발자와 스타트업이 고성능, 신뢰성, 비용 효율성으로 모델과 에이전트 애플리케이션을 구축, 배포, 확장할 수 있도록 지원하는 AI 및 에이전트 클라우드 플랫폼입니다.
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