MiniMax M2.5 достигает показателя GLM 5 в 77,8% по SWE-bench Verified с результатом 80,2% — при стоимости API в одну треть на Novita AI. Выпущенные с разницей в 24 часа в феврале 2026 года, эти две китайские модели MoE используют разные подходы к AI-агентам. GLM 5 масштабируется до 754B параметров с 40B активными, нацелена на сложное системное проектирование с окном контекста 200K и разреженным вниманием DeepSeek. MiniMax M2.5 сохраняет 228,7B общих параметров с возможностью написания спецификаций, обученная на 200 000 реальных сред RL. Выбор сводится к тому, нужна ли вам архитектурная глубина GLM 5 для многочасовых сессий отладки или низкая стоимость M2.5 для высоконагруженных конвейеров агентов.
Обзор моделей MiniMax M2.5 и GLM 5
Архитектура MoE GLM 5 с 754B параметрами активирует 40B параметров на каждый вывод, что делает её в 3,2 раза больше, чем общее количество параметров M2.5 в 228,7B. Этот разрыв отражает разные философии проектирования, которые проявляются во всех аспектах производительности.
| Архитектурный компонент | GLM 5 | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|
| Общее количество параметров | 754B (40B активных) | 229B |
| Архитектура экспертов | 256 маршрутизируемых экспертов, Top-8, 1 общий эксперт | 256 локальных экспертов, выбор Top-8 |
| Механизм внимания | Разреженное внимание DeepSeek (DSA) | Стандартное внимание |
| Скрытые слои | 78 слоёв, размер скрытого состояния 6144 | 62 слоя, размер скрытого состояния 3072 |
| Окно контекста | 202 752 токена (200K) | 196 608 токенов (197K) |
| Обучающие данные | 28,5T токенов | Не раскрыты |
| RL-фреймворк | Slime (асинхронный RL) | Forge (агентно-ориентированный RL, 200K+ сред) |
Разреженное внимание DeepSeek — ключевая архитектурная особенность GLM 5. Оно сохраняет высокую производительность на длинном контексте, снижая затраты на развертывание. Разница в 202K против 197K токенов контекста на бумаге кажется небольшой, но DSA GLM 5 сохраняет связность на всём этом окне без квадратичного масштабирования памяти. MiniMax M2.5 компенсирует это эффективностью декомпозиции задач, а не сырой ёмкостью контекста.
Введение в DSA от kaitchup
Введение в Forge от MiniMax
Разрыв в RL-обучении рассказывает более глубокую историю. Фреймворк Slime GLM 5 обеспечивает асинхронный RL в беспрецедентном масштабе, одновременно расширяя границы предобучения и постобучения. Фреймворк Forge от MiniMax полностью отделяет движок обучения от агентов, оптимизируя обобщение для различных каркасов, а не мастерство в отдельных задачах. Вы выбираете между моделью, обученной справляться с чем угодно (GLM 5), и моделью, обученной в точных средах, с которыми будут работать ваши агенты (200K+ реальных сценариев обучения M2.5).
Попробуйте GLM 5 и MiniMax M2.5 сейчас!
Сравнение кодирования MiniMax M2.5 и GLM 5 в прямом бою
Результат M2.5 в 80,2% по SWE-bench Verified превышает показатель GLM 5 в 77,8%, что ставит обе модели на расстоянии вытянутой руки от результата Claude Opus 4.6 в 80,9%.
| Бенчмарк кодирования | GLM 5 | MiniMax M2.5 | Что измеряет |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 77,8% | 80,2% | Разрешение реальных PR из GitHub |
| SWE-bench Multilingual | 73,3% | 74,1% | Исправление багов на разных языках |
| Terminal-Bench 2.0 | 56,2% | 51,7% | Манипуляции с CLI-средой |
Разрыв проявляется в том, как они достигают схожих результатов. Контрольные тесты Kilo AI выявляют закономерность: GLM 5 преуспевает в агентном проектировании — итеративных циклах отладки, где модель саморефлексирует на ошибки компилятора и рефакторит код, пока тесты не проходят. Она набрала идеальные 35/35 в тесте на написание API по спецификации, написав 94 тестовых случая, создавая переиспользуемую промежуточную middleware и используя стандартные паттерны работы с базами данных. Ноль багов за три автономных запуска.
M2.5 выигрывает в написании спецификаций — подход архитектора. Перед тем как прикоснуться к коду, она декомпозирует функции на структуру, дизайн UI и системные границы. В задаче по поиску багов M2.5 задокументировала каждое исправление встроенными комментариями и сохранила все исходные контракты API, набрав 28/30 против 24,5/30 у GLM 5. Подводный камень: M2.5 выполнила все тесты за 21 минуту против 44 минут у GLM 5, но допустила критический баг авторизации в конечной точке для вложений, который было бы обнаружено при комплексном тестировании GLM 5.
Тест от Kilo Code
Ключевой вывод: Циклы саморефлексии GLM 5 сияют, когда вы создаёте проект с нуля и нуждаетесь в неуязвимом коде. Планирование M2.5 доминирует при работе с унаследованными кодовыми базами, где минимальные изменения и чёткая документация важнее идеальной архитектуры. Реальные разработчики сообщают, что M2.5 требует более тщательного контроля, но завершает работу быстрее, в то время как GLM 5 лучше соответствует замыслу за счёт периодических лимитов запросов. GLM 5 создаёт больше и тестирует больше. MiniMax M2.5 меняет меньше и завершает быстрее.
https://www.youtube.com/watch?v=t94H-DkFIys
Попробуйте GLM 5 и MiniMax M2.5 сейчас!
Агентная производительность MiniMax M2.5 и GLM 5
GLM 5 доминирует в бенчмарках вызова инструментов. Она набирает 67,8% по MCP-Atlas (публичный набор), 38% по Tool-Decathlon и 89,7% по τ²-Bench. Это не обычные тесты вызова функций; они измеряют, может ли агент объединить 5-10 вызовов инструментов для решения реальных исследовательских задач.
Преимущество M2.5 проявляется в эффективности принятия решений. По BrowseComp, Wide Search и RISE M2.5 достигает лучших результатов, используя на 20% меньше поисковых раундов, чем M2.1. Она научилась решать проблемы с более точными запросами, а не исчерпывающим исследованием. Эта эффективность накапливается в продакшене: когда ваш агент выполняет 1000 исследовательских задач в день, эффективность использования токенов M2.5 снижает затраты на 20% ещё до учёта её более низкой стоимости API.
| Агентный бенчмарк | GLM 5 | MiniMax M2.5 | Сценарий теста |
|---|---|---|---|
| BrowseComp (с управлением контекстом) | 75,9% | 75,1%～76,3% | Реальный браузинг со стратегией отброса истории |
| RISE (внутренний) | Не раскрыт | 50,2% | Профессиональные исследовательские задачи |
| BFCL | Не раскрыт | 76,8% | |
| τ²-Bench | 89,7% | Не раскрыт | Выбор и последовательность инструментов |
| MCP-Atlas (публичный набор) | 67,8% | Не раскрыт | Задачи интеграции с серверами MCP |
Анализ стоимости MiniMax M2.5 и GLM 5
Цена M2.5 в $0,30 за ввод / $1,20 за вывод на 1M токенов на 70% ниже ввода и на 62,5% ниже вывода по сравнению с оценкой GLM 5 в $1,00 за ввод / $3,20 за вывод. Непрерывная работа M2.5 стоит $1 в час ($8760 в год). Ценообразование GLM 5 ставит непрерывную работу примерно в $2,80 в час ($24 528 в год) — в 2,8 раза больше при сопоставимом времени работы.
| Сценарий затрат | GLM 5 | MiniMax M2.5 | MiniMax M2.5 Highspeed |
|---|---|---|---|
| Цена API (1M токенов) | $1,00 ввод / $3,20 вывод | $0,30 ввод / $1,20 вывод | $0,60 ввод / $2,40 вывод |
| Чтение из кэша | $0,2 /Mt | $0,03 /Mt | $0,03 /Mt |
| Ежедневное использование OpenClaw (500K ввод / 100K вывод) | $0,82 в день | $0,27 в день | $0,54 в день |
Чтение из кэша относится к стоимости чтения токенов, которые ранее были сохранены в кэше промптов. Когда одно и то же содержимое промпта повторно используется в разных запросах, модель получает эти токены напрямую из кэша, вместо того чтобы обрабатывать их заново с нуля. Это снижает как задержку вывода, так и затраты.
Попробуйте GLM 5 и MiniMax M2.5 сейчас!
Рекомендации по использованию MiniMax M2.5 и GLM 5
Выбирайте MiniMax M2.5, когда доминирование по скорости и стоимости важнее архитектурной гибкости. Агенты, ориентированные на клиентов, требующие субсекундных ответов в большом масштабе — чат-боты, обрабатывающие 10K+ разговоров в день, автодополнение кода для команд разработчиков, автоматическая генерация документации — все они получают выгоду от высокой пропускной способности M2.5 и 3-кратно более низкой стоимости API.
Выбирайте GLM 5, когда архитектурная глубина и потребности в кастомизации перевешивают ограничения по стоимости. Исследовательские среды, требующие контекста всей кодовой базы, многочасовые сессии отладки или интеграция с кастомными стеками инструментов, предпочитают окно контекста GLM 5 в 200K и доминирование в MCP-Atlas/Tool-Decathlon. Масштаб в 754B параметров с разреженным вниманием DeepSeek сохраняет связность при сложных задачах системного проектирования, при которых M2.5 может потерять контекст в середине сессии.
| Категория использования | GLM 5 | MiniMax M2.5 | Определяющий фактор |
|---|---|---|---|
| Агенты, ориентированные на клиентов | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Низкая стоимость API |
| Сложное системное проектирование | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | Контекст 200K + DSA для многочасовых сессий |
| Высоконагруженная автоматизация (10K+ задач в день) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | API в 3 раза дешевле = в 3 раза больше задач за доллар |
| Исследовательская разработка | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Время выполнения задачи M2.5 21 минута против 44 минут у GLM 5 в тесте Kilo |
| Интеграция с кастомным стеком инструментов | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 67,8% по MCP-Atlas, 89,7% по τ²-Bench |
| Поддержка многоязычных кодовых баз | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 73,3% против 51,3% по SWE-bench Multilingual |
| Офисная продуктивность (Word/Excel/PPT) | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 59% побед над мейнстримными моделями (GDPval-MM) |
Попробуйте GLM 5 и MiniMax M2.5 сейчас!
Как получить доступ к обеим моделям через Novita AI?
Шаг 1: Войдите в аккаунт и откройте библиотеку моделей
Войдите в свой аккаунт и нажмите кнопку Библиотека моделей.
Шаг 2: Выберите нужную модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Попробуйте GLM 5 и MiniMax M2.5 сейчас!
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации через API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу «Настройки», вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, специфичного для вашего языка программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Ниже приведён пример использования API завершения чата для пользователей Python.
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)
Тест на один вопрос: Нужна ли вам кастомизация или только производительность? Если ваш рабочий процесс требует тонкой настройки, самостоятельного хостинга или интеграции с проприетарными стеками инструментов → архитектурная гибкость GLM 5 и лицензия MIT оправдывают премию. Если вы запускаете агентов, которые нужно масштабировать до миллионов вызовов без ограничений по бюджету → низкозатратный интеллект M2.5 становится вашим конкурентным преимуществом. Ландшафт китайских открытых моделей только что заставил всех конкурентов пересмотреть значение «доступного ИИ» в 2026 году.
Часто задаваемые вопросы
Какая модель лучше для задач кодирования: MiniMax M2.5 или GLM 5? MiniMax M2.5 показывает лучшие результаты для задач кодирования с 80,2% по SWE-bench Verified, немного опережая GLM 5.
Какая модель лучше для агентных рабочих процессов: MiniMax M2.5 или GLM 5? GLM 5 показывает лучшие результаты для сложных агентных рабочих процессов с более сильными показателями по HLE с инструментами и Terminal-Bench, чем MiniMax M2.5.
Могут ли MiniMax M2.5 и GLM 5 работать на потребительских GPU? Обе модели MiniMax M2.5 и GLM5 требуют большого объёма VRAM и обычно доступны через API, а не на потребительских GPU.
Novita AI — это облачная платформа ИИ и агентов, которая помогает разработчикам и стартапам создавать, развёртывать и масштабировать модели и агентные приложения с высокой производительностью, надёжностью и эффективностью затрат.
Рекомендуемые материалы
