Tiga model flagship terbaru untuk pasar Tiongkok — Qwen 3.5 dari Alibaba Group, MiniMax M2.5 dari MiniMax, dan GLM-5 dari Zhipu AI — masing-masing diumumkan dalam selang beberapa minggu dan mendorong trade-off yang berbeda. Qwen 3.5 berfokus pada kapabilitas multimodal agenik dalam skala jarang yang sangat besar dan mengklaim peningkatan efisiensi biaya yang substansial; MiniMax M2.5 menekankan produktivitas dunia nyata yang seimbang (terutama coding) dengan biaya penyajian lebih rendah; dan GLM-5 bertujuan menjadi performa bobot-terbuka terbaik untuk tugas penalaran, coding, dan agen, yang direkayasa untuk berjalan pada chip produksi domestik. Memilih “mana yang lebih baik” sangat bergantung pada tujuan Anda: penerapan agen perusahaan berskala besar (Qwen), produktivitas pengembang dan sensitivitas biaya (MiniMax), atau riset/adopsi open-source dan transparansi (GLM).
Apa itu Qwen 3.5, MiniMax M2.5, GLM-5 milik Zhipu?
Qwen 3.5 — apa itu?
Qwen 3.5 adalah keluarga model multimodal bobot-terbuka generasi 2026 milik Alibaba (terutama varian Qwen-3.5-397B) yang dipasarkan untuk beban kerja “agenik” — yaitu, model yang dapat bernalar dengan alat, berinteraksi dengan GUI, dan bertindak di seluruh masukan teks, gambar, dan video. Alibaba memposisikan Qwen 3.5 sebagai model hibrida jarang/padat yang menghadirkan performa multimodal dan agenik tinggi dengan biaya per token jauh lebih rendah dibanding banyak model tertutup Barat. Peluncuran ini dijadwalkan pada malam Tahun Baru Imlek, menandakan langkah produk dan penetapan harga yang agresif.
Spesifikasi dan klaim yang dipublikasikan:
- Kelas parameter: ~397B total dengan strategi perutean Mixture-of-Experts (MoE) jarang dan jumlah parameter aktif efektif jauh lebih rendah dalam banyak kasus inferensi.
- Multimodal: Pelatihan visi + teks native; mendukung gambar dan penalaran video yang diperluas.
- Jendela konteks / bentuk panjang: Varian platform Qwen (Plus) mengiklankan jendela konteks yang sangat panjang (ditargetkan ratusan ribu hingga mendekati sejuta token pada tingkatan layanan terkelola).
- Penawaran bisnis: Aksi agenik (interaksi GUI aplikasi), biaya per token rendah, dan tolok ukur kuat vs versi Qwen sebelumnya dan beberapa klaim pesaing.
MiniMax M2.5 — apa itu?
MiniMax M2.5 adalah rilis terbaru dari tim MiniMax (sebuah lab/startup AI independen), diposisikan sebagai model utilitas tinggi yang pragmatis, dioptimalkan untuk coding, penggunaan alat agenik, dan alur kerja produktivitas. MiniMax menekankan fine-tuning yang didorong pembelajaran penguatan dan RLHF tugas dunia nyata untuk meningkatkan performa agen dalam lingkungan produksi.
Spesifikasi dan klaim yang dipublikasikan:
- Area fokus: coding (tugas SWE), orkestrasi alat agenik, dan otomatisasi pencarian/office.
- Tolok ukur yang diklaim: nilai tinggi pada SWE-Bench Verified, Multi-SWE dan uji agen gaya BrowseComp (angka vendor melaporkan 80.2% SWE-Bench Verified; 76.3% dalam harness BrowseComp pada beberapa run yang dipublikasikan).
- Keterbukaan: MiniMax telah mendistribusikan bobot model dan menyediakan akses melalui tumpukan inferensi umum dan repositori (mis., Ollama).
GLM-5 milik Zhipu — apa itu?
GLM-5 adalah rilis flagship dari Zhipu (Z.AI / Zhipu AI), mengikuti ritme pembaruan GLM-4.x yang cepat. GLM-5 ditargetkan sebagai model bobot-terbuka yang luas kemampuannya, menekankan coding, penalaran, sekuens agenik, dan kompatibilitas perangkat keras domestik (dilatih dan dioptimalkan pada akselerator buatan Tiongkok seperti Huawei Ascend dan Kunlunxin). Zhipu memposisikan GLM-5 sebagai yang terbaik di kelasnya di antara model terbuka pada banyak tolok ukur akademik publik.
Tabel perbandingan langsung
| Dimensi | Qwen-3.5 | GLM-5 (Zhipu) | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|---|
| Waktu rilis | Malam Tahun Baru Imlek 2026 (bobot terbuka untuk varian). | Awal Feb 2026; model terbuka dengan penekanan pada perangkat keras domestik. | Pembaruan Feb 2026; M2.5 berfokus pada kecepatan agen dan SWE-bench. |
| Kekuatan inti | Agen multimodal native + efisiensi throughput. | Fitur pengodean + agen yang kuat; penekanan pada tumpukan chip domestik. | Kecepatan agen dunia nyata, heuristik dekomposisi, latensi rendah. |
| Posisi tolok ukur | Puncak papan peringkat terbuka; klaim vendor vs SOTA tertutup. | Klaim menang vs Gemini 3 Pro dan beberapa model tertutup pada tes tertentu. | Kecepatan sangat baik; akurasi kompetitif, biaya per tugas lebih rendah di beberapa uji komunitas. |
| Penerapan & perangkat keras | Bobot terbuka → pilihan infrastruktur yang fleksibel; decoding dioptimalkan. | Dirancang/dilatih dengan chip lokal (Huawei Ascend, Kunlunxin) dan perhatian pada kedaulatan. | Tumpukan runtime dioptimalkan; penekanan pada throughput SWE-bench. |
| Ekosistem | Alibaba Cloud + komunitas melalui bobot terbuka. | Ekosistem Zhipu + pencatatan di HK; menargetkan ekspansi domestik & luar negeri. | Penawaran produk & kecepatan yang terfokus; kemitraan komersial. |
Interpretasi: Ketiga model menempati ceruk kompetitif yang saling tumpang tindih namun berbeda. Qwen-3.5 diposisikan sebagai agen multimodal yang sangat kapabel dengan efisiensi infrastruktur dan bobot terbuka. GLM-5 mengedepankan klaim kuat pada pengodean dan agen dengan fokus pada rantai pasok perangkat keras domestik. MiniMax M2.5 menekankan kecepatan runtime dan rekayasa untuk tugas agen produksi.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Perbandingan Arsitektur
Perbedaan arsitektur sangat memengaruhi bagaimana model berkinerja di berbagai tugas seperti penalaran, coding, alur kerja agenik, dan pemahaman multimodal.
Di bawah ini perbandingan berdampingan fitur arsitektural inti:
| Fitur | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Total Parameter | ~397 B | ~230 B | ~744 B |
| Aktif (Inferensi) | ~17 B | ~10 B | ~40 B |
| Tipe Arsitektur | Sparse MoE + Gated Delta (perhatian hibrida) | Sparse MoE | Sparse MoE + DeepSeek Sparse Attention |
| Dukungan Konteks | Hingga ~1 M token | Hingga ~205 K token | ~200 K token |
| Multimodal | Ya (teks + gambar + video native) | Terbatas berpusat pada teks namun konteks diperluas | Ya (teks + potensi multimodal melalui integrasi) |
| Optimisasi Utama | Efisiensi agenik & tugas multimodal | Kinerja efisien per siklus dalam alur kerja praktis | Penalaran jangka panjang & rekayasa terkodifikasi |
Interpretasi:
- Desain Qwen 3.5 berfokus pada skala dan efisiensi lewat arsitektur jarang hibrida, memungkinkan jendela konteks yang sangat besar dan keluaran multimodal yang kaya.
- MiniMax M2.5 memprioritaskan inferensi efisien dan produktivitas hari ini, meraih biaya komputasi lebih rendah dan pemanggilan alat lebih cepat, krusial untuk tugas agen dunia nyata.
- Skala besar GLM 5 dan parameter aktif luas ditujukan untuk bersaing pada tolok ukur dan tugas langkah-panjang, berpotensi menyamai model tertutup.
Qwen 3.5 — hibrida jarang/padat, infrastruktur agenik
- Gagasan inti: Qwen 3.5 menggunakan sparsite gaya MoE (Mixture-of-Experts) dikombinasikan dengan perutean padat untuk token multimodal. Ini memberikan jumlah parameter total tinggi (mis., ~397B) sementara hanya mengaktifkan subset parameter saat inferensi — menurunkan beban komputasi dan memori untuk permintaan umum.
- Implikasi: Kapasitas representasi besar untuk pengetahuan + fusi modalitas, dengan kontrol biaya inferensi. Baik untuk konteks panjang dan beban kerja multimodal berat jika infrastruktur hosting mendukung kernel jarang.
MiniMax M2.5 — RL yang dioptimalkan untuk tugas + backbone kompak
- Gagasan inti: MiniMax menekankan pelatihan melalui pipeline RLHF/RL in-environment yang ekstensif dan fine-tuning untuk penggunaan alat. M2.5 tampaknya memilih backbone padat namun efisien yang disetel untuk coding dan sekuens agenik.
- Implikasi: Kurang fokus pada skala parameter ekstrem; lebih fokus pada penyelarasan perilaku, ergonomi pengembang, dan keandalan agen. Sering kali menghasilkan perilaku agenik dunia nyata yang lebih baik per dolar komputasi dalam alur kerja coding.
GLM-5 — arsitektur padat dengan rekayasa untuk throughput
- Gagasan inti: GLM-5 adalah model besar padat yang dioptimalkan untuk throughput pelatihan dan iterasi pascapelatihan inkremental menggunakan infrastruktur RL asinkron (dilaporkan sebagai “slime” di beberapa kartu model). Zhipu juga secara eksplisit mengoptimalkan untuk tumpukan akselerator domestik.
- Implikasi: Performa generalis penalaran dan coding yang kuat, dengan pilihan rekayasa yang ditujukan pada iterasi cepat dan kompatibilitas dengan ekosistem silikon Tiongkok.
Bagaimana Mereka Dibandingkan di Tolok Ukur?
Benchmark lintas-model langsung adalah salah satu cara paling berguna untuk menilai performa di kemampuan inti seperti penalaran, coding, dan pemahaman komprehensif.
Di bawah ini hasil utama yang dilaporkan beserta konteksnya.
Penalaran & Pengetahuan Umum
| Tolok Ukur | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 | Catatan |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro / Pengetahuan | Dilaporkan tinggi | Tidak ada angka publik skala besar | Diklaim kuat | Qwen 3.5 secara eksplisit mengklaim penalaran kuat dalam pelaporan internal. |
| Penalaran Multi-Langkah | Klaim agenik kuat | Alur kerja agen baik | Kuat | GLM 5 berfokus pada tugas jangka panjang. |
| SWE Bench Verified (Coding) | N/A publik | ~80.2% | GLM 5 kompetitif | M2.5 mencapai pengodean kuat ~80.2% pada SWE-Bench Verified. |
Alur Kerja Agenik & Coding
- MiniMax M2.5 memiliki tolok ukur coding dunia nyata yang kuat dengan 80.2% pada SWE-Bench Verified dan manajemen tugas multi-langkah yang tangguh.
- GLM 5 dilaporkan mendekati para pemimpin tertutup dan mengungguli beberapa tolok ukur seperti Gemini 3 Pro pada metrik coding dan agenik tertentu.
- Qwen 3.5 banyak dilaporkan berkinerja setara dengan model tertutup papan atas seperti Gemini 3 Pro dan GPT-5.2, meski lembar tolok ukur pihak ketiga yang komprehensif masih bermunculan.
Performa Multimodal
| Domain Tugas | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Gambar + Teks | Ya | Terbatas | Potensial melalui ekosistem |
| Pemahaman Video | Ya | Tidak | Integrasi dimungkinkan |
| Penalaran Konteks Panjang | Luar biasa (~1M token) | Tinggi tetapi lebih rendah | Tinggi (~200K token) |
Secara keseluruhan, dukungan multimodal dan jendela konteks panjang Qwen 3.5 memberinya keunggulan potensial dalam percakapan bentuk panjang, pemahaman video, dan tugas agen yang memerlukan konteks berkelanjutan.
Tolok ukur dan di mana setiap model unggul:
- Qwen3.5: unggul pada tugas agenik multimodal (VITA, BFCL, TAU2), kuat pada pemahaman dokumen/video multimodal dan kompetitif untuk coding dan penalaran umum. Keunggulan bisnis Qwen adalah integrasi mulus ke ekosistem Alibaba dan strategi produk yang menekankan perdagangan dan tooling berbasis agen.
- MiniMax M2.5: ditawarkan pada biaya dan throughput dengan kinerja yang solid dan pragmatis di seluruh tugas agenik; keunggulannya adalah faktor ekonomi untuk loop agen volume tinggi. Snapshot rebench independen menunjukkan MiniMax kompetitif pada indeks produktivitas tetapi tidak selalu teratas pada setiap papan peringkat akademik.
- GLM-5 (Zhipu): menonjol pada suite coding dan SWE (SWE-bench Verified ~77.8, Terminal-Bench ~56.2), dengan jendela konteks yang sangat besar dan performa bobot-terbuka yang kuat — GLM-5 kemungkinan merupakan pilihan bobot-terbuka teratas untuk beban kerja agen pengodean/rekayasa berat per awal Feb 2026.
Rekomendasi praktis
Jika beban kerja utama Anda adalah orkestrasi multimodal agenik (pemanggilan alat, otomatisasi GUI, dokumen multimodal, integrasi agen e-commerce), Qwen3.5 termasuk pilihan terbaik dan menawarkan keuntungan platform di Asia. Jika Anda membutuhkan model insinyur coding bobot-terbuka terbaik, GLM-5 saat ini terlihat lebih kuat pada tolok ukur coding yang berfokus pada pengembang. Jika biaya/throughput adalah kendala terbesar untuk loop agen masif, MiniMax M2.5 menawarkan nilai yang jelas. Gunakan pendekatan hibrida dengan mencocokkan model ke tiap komponen (mis., GLM-5 untuk generasi kode berat, Qwen3.5 untuk orkestrasi agen front-end multimodal, Minimax M2.5 untuk loop agen dengan volume tinggi dan latensi rendah).
Jadi — mana yang lebih baik: Qwen 3.5, MiniMax M2.5, atau GLM-5?
Jawaban singkat
Tidak ada satu model “terbaik” — tiap model unggul pada sumbu yang berbeda:
- Qwen 3.5: kandidat terbaik untuk aplikasi agenik multimodal dan penerapan besar yang sangat sensitif biaya (penetapan harga vendor kuat dan fokus visi + aksi native).
- MiniMax M2.5: terbaik untuk coding dan rantai alat agenik praktis di mana ergonomi pengembang dan tolok ukur coding dunia nyata penting.
- GLM-5: generalis model terbuka terbaik secara luas, sangat menarik untuk penerapan berpusat di Tiongkok dan organisasi yang menghargai kompatibilitas perangkat keras domestik serta fleksibilitas bobot terbuka.
Perbandingan Kapabilitas Praktis
Di luar skor tolok ukur mentah, utilitas dunia nyata bergantung pada seberapa baik sebuah model menjalankan tugas yang penting bagi bisnis dan pengembang, seperti coding, penalaran, menangani input multimodal, dan mengeksekusi operasi rantai-pikir.
Di bawah ini ringkasan kekuatan relatif dan kasus penggunaan tipikal:
| Kapabilitas | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Penalaran Umum | Sangat baik | Kuat | Sangat kuat |
| Pengodean & Alat Dev | Tinggi | Terbaik di kelasnya di antara model terbuka | Sangat kuat |
| Multimodal (visi/video) | Dukungan native bawaan | Terbatas | Sedang |
| Alur Kerja Agenik | Sangat baik | Sangat baik | Sangat baik |
| Pekerjaan Mendalam Berkonteks Panjang | Pemimpin (1M token) | Tinggi | Tinggi (200K) |
| Kecepatan & Biaya Inferensi | Sedang | Pemimpin (cepat & murah) | Biaya lebih tinggi & lebih lambat |
Wawasan Utama:
- MiniMax M2.5 menonjol untuk alur kerja produksi — cepat, murah, dan sangat kompetitif pada tolok ukur coding dan agenik.
- Qwen 3.5 unggul dalam pemahaman multimodal mendalam dan perhitungan konteks sangat panjang, esensial untuk tugas riset kompleks.
- GLM 5 memproyeksikan penalaran agenik yang kuat cocok untuk tugas rekayasa enterprise.
Perbandingan Harga dan Biaya
Efisiensi biaya adalah pembeda utama untuk adopsi enterprise — terutama bagi pengguna volume tinggi.
| Model | Harga Input (Perkiraan) | Harga Output (Perkiraan) | Keterangan |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 | Sebanding | Biaya per token sangat rendah (laporan). | |
| MiniMax M2.5 | ~$0.30 / 1M tokens (input) | ~$1.20 / 1M tokens | Sangat efisien biaya. |
| GLM 5 | ~$1.00 / 1M tokens | ~$3.20 / 1M tokens | Lebih tinggi tetapi tetap kompetitif. |
Interpretasi:
- MiniMax M2.5 memimpin efisiensi harga per sejuta token, menjadikannya menarik untuk penerapan volume tinggi.
- Harga Qwen 3.5 mengungguli banyak pesaing utama, termasuk model tertutup dan bahkan beberapa model terbuka.
- GLM 5 membawa biaya token lebih tinggi namun dapat dibenarkan dengan performa agenik langkah-panjang yang lebih kuat dan kapabilitas rekayasa.
CometAPI saat ini mengintegrasikan ketiga model ini, dan harga API-nya selalu didiskon. Jika Anda tidak ingin berganti vendor dan menyesuaikan dengan strategi harga vendor yang berbeda, CometAPI adalah pilihan terbaik. Hanya memerlukan sebuah key untuk mengakses dalam format chat.
Kesimpulan
Dalam konteks awal 2026, Qwen 3.5, MiniMax M2.5, dan GLM 5 masing-masing merupakan model yang menarik dengan keunggulan yang berbeda. Ketiganya menandai evolusi berkelanjutan AI berkinerja tinggi dengan bobot terbuka:
- Qwen 3.5 memimpin dalam penalaran multimodal dan konteks panjang serta dukungan multibahasa global.
- MiniMax M2.5 mendorong produktivititas dunia nyata yang efisien dan alur kerja agen.
- GLM 5 menskalakan tugas rekayasa tinggi dengan basis parameter aktif besar.
Memilih model yang tepat bergantung pada kebutuhan spesifik proyek — apakah itu kemampuan menangani penalaran multimodal, performa coding, skala konteks, atau efisiensi biaya.
Pengembang dapat mengakses Qwen 3.5 API, MiniMax M2.5 dan GLM-5 (Zhipu) melalui CometAPI sekarang. Untuk memulai, jelajahi kapabilitas model di Playground dan lihat panduan API untuk instruksi terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah login ke CometAPI dan memperoleh API key. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda melakukan integrasi.
Siap mulai?→ Daftar untuk Qwen-3.5 hari ini!
Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tips, panduan, dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!