Tre recenti modelli di punta per il mercato cinese — Qwen 3.5 di Alibaba Group, MiniMax M2.5 di MiniMax e GLM-5 di Zhipu AI — sono stati annunciati a poche settimane di distanza l’uno dall’altro e propongono compromessi diversi. Qwen 3.5 si concentra sulle capacità multimodali agentiche su scala sparsa molto ampia e dichiara sostanziali guadagni in efficienza dei costi; MiniMax M2.5 enfatizza una produttività bilanciata nel mondo reale (soprattutto nel coding) con costi di servizio inferiori; GLM-5 mira a essere il migliore a pesi aperti su ragionamento, coding e attività agentiche, progettato per funzionare su chip prodotti internamente. Scegliere «quale sia migliore» dipende fortemente dal tuo obiettivo: distribuzioni aziendali su larga scala di agenti (Qwen), produttività degli sviluppatori e sensibilità al costo (MiniMax) oppure adozione nella ricerca/open-source e trasparenza (GLM).
Che cosa sono Qwen 3.5, MiniMax M2.5, GLM-5 di Zhipu?
Qwen 3.5 — cos’è?
Qwen 3.5 è la famiglia di modelli multimodali a pesi aperti di generazione 2026 di Alibaba (in particolare la variante Qwen-3.5-397B), promossa per carichi di lavoro “agentici”, cioè modelli che sanno ragionare con strumenti, interagire con GUI e agire su input di testo, immagine e video. Alibaba ha posizionato Qwen 3.5 come un modello ibrido sparso/denso che offre alte prestazioni multimodali e agentiche a un costo per token molto inferiore rispetto a molti modelli chiusi occidentali. Il lancio è stato sincronizzato con la vigilia del Capodanno cinese, segno di una mossa aggressiva su prodotto e prezzo.
Specifiche e dichiarazioni chiave pubblicate:
- Classe di parametri: ~397B totali con una strategia di instradamento MoE (Mixture-of-Experts) sparsa e un numero effettivo di parametri attivati molto inferiore in molti casi di inferenza.
- Multimodale: Addestramento nativo visione + testo; supporta immagini e ragionamento su video estesi.
- Finestra di contesto / lungo formato: Le varianti della piattaforma Qwen (Plus) pubblicizzano finestre di contesto molto lunghe (configurazioni mirate da centinaia di migliaia a quasi un milione di token sui livelli ospitati).
- Proposta commerciale: Azioni agentiche (interazione con GUI di app), basso costo per token e benchmark solidi rispetto a versioni precedenti di Qwen e a alcune dichiarazioni dei concorrenti.
MiniMax M2.5 — cos’è?
MiniMax M2.5 è l’ultima release del team MiniMax (un laboratorio/startup indipendente), posizionata come modello pragmatico ad alta utilità ottimizzato per coding, uso agentico di strumenti e workflow di produttività. MiniMax enfatizza il fine-tuning guidato dal reinforcement learning e l’RLHF su compiti reali per migliorare le prestazioni degli agenti in ambienti di produzione.
Specifiche e dichiarazioni chiave pubblicate:
- Aree di focus: coding (attività SWE), orchestrazione di strumenti agentici e automazione di ricerca/ufficio.
- Benchmark dichiarati: punteggi elevati su SWE-Bench Verified, Multi-SWE e test in stile BrowseComp (dati del fornitore riportano 80.2% su SWE-Bench Verified; 76.3% in alcuni run pubblicati su BrowseComp).
- Apertura: MiniMax ha distribuito pesi del modello e offre accesso tramite stack di inferenza comuni e repository (es., Ollama).
GLM-5 di Zhipu — cos’è?
GLM-5 è la release di punta di Zhipu (Z.AI / Zhipu AI), in seguito a una rapida cadenza di aggiornamenti GLM-4.x. GLM-5 è mirato come modello a pesi aperti ampiamente capace che enfatizza coding, ragionamento, sequenze agentiche e compatibilità con hardware domestico (addestrato e ottimizzato su acceleratori prodotti in Cina come Huawei Ascend e Kunlunxin). Zhipu posiziona GLM-5 come il migliore della categoria tra i modelli aperti su molte benchmark accademiche pubbliche.
Tabella di confronto diretto
| Dimensione | Qwen-3.5 | GLM-5 (Zhipu) | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|---|
| Tempistica di rilascio | Vigilia del Capodanno Lunare 2026 (pesi aperti per varianti). | Inizio febbraio 2026; modello aperto con enfasi su hardware domestico. | Aggiornamento di febbraio 2026; M2.5 focalizzato su velocità agenti e SWE-bench. |
| Punto di forza core | Agenti multimodali nativi + efficienza di throughput. | Forte coding + funzionalità agentiche; enfasi sullo stack di chip domestici. | Velocità reale degli agenti, euristiche di scomposizione, bassa latenza. |
| Posizionamento benchmark | Top tier su leaderboard aperte; dichiarazioni del vendor vs SOTA chiusi. | Vittorie dichiarate vs Gemini 3 Pro e alcuni modelli chiusi su test selezionati. | Eccellente velocità; accuratezza competitiva, costo per attività inferiore in alcuni test community. |
| Deployment & hardware | Pesi aperti → scelte d’infrastruttura flessibili; decoding ottimizzato. | Progettato/addestrato con chip locali (Huawei Ascend, Kunlunxin) e attenzione alla sovranità. | Stack runtime ottimizzati; enfasi sul throughput in SWE-bench. |
| Ecosistema | Alibaba Cloud + community tramite pesi aperti. | Ecosistema Zhipu + quotazione a HK; mira a espansione domestica e internazionale. | Offerte di prodotto focalizzate e veloci; partnership commerciali. |
Interpretazione: I tre modelli occupano nicchie competitive sovrapposte ma distinte. Qwen-3.5 è proposto come agente multimodale ampio con efficienza d’infrastruttura e pesi aperti. GLM-5 offre forti capacità di coding e agentiche con focus sulle catene di fornitura hardware domestiche. MiniMax M2.5 enfatizza velocità runtime e ingegnerizzazione per attività di agenti in produzione.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM-5: confronto delle architetture
Le differenze architetturali influenzano fortemente le prestazioni dei modelli su attività come ragionamento, coding, workflow agentici e comprensione multimodale.
Di seguito un confronto affiancato delle caratteristiche architetturali core:
| Caratteristica | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|---|
| Parametri totali | ~397 B | ~230 B | ~744 B |
| Attivi (inferenza) | ~17 B | ~10 B | ~40 B |
| Tipo di architettura | Sparse MoE + Gated Delta (attenzione ibrida) | Sparse MoE | Sparse MoE + DeepSeek Sparse Attention |
| Supporto al contesto | Fino a ~1 M token | Fino a ~205 K token | ~200 K token |
| Multimodale | Sì (testo + immagine + video nativi) | Limitata, centrata sul testo ma contesto esteso | Sì (testo + potenziale multimodale tramite integrazione) |
| Ottimizzazione primaria | Efficienza agentica & compiti multimodali | Prestazioni ciclo-efficienti nei workflow pratici | Ragionamento di lungo orizzonte & ingegnerizzazione codificata |
Interpretazione:
- Il design di Qwen 3.5 si concentra su scala ed efficienza tramite architetture ibride sparse, abilitando finestre di contesto massicce e ricchi output multimodali.
- MiniMax M2.5 privilegia inferenza efficiente e produttività immediata, con costi computazionali inferiori e chiamate a strumenti più rapide, cruciali per compiti agentici reali.
- La scala massiva di GLM-5 e l’ampio numero di parametri attivi mirano a competere nei benchmark e in compiti a molti passi, potenzialmente eguagliando i rivali closed-source.
Qwen 3.5 — sparso/denso ibrido, infrastruttura agentica
- Idea centrale: Qwen 3.5 usa una sparsità in stile MoE (Mixture-of-Experts) combinata con instradamento denso per i token multimodali. Questo conferisce un alto conteggio di parametri totali (es., ~397B) attivando solo un sottoinsieme di parametri durante l’inferenza — riducendo costi computazionali e footprint di memoria per le richieste comuni.
- Implicazioni: Elevata capacità rappresentazionale per conoscenza e fusione di modalità, con controllo dei costi di inferenza. Buono per contesto lungo e carichi multimodali pesanti se l’infrastruttura di hosting supporta kernel sparsi.
MiniMax M2.5 — RL ottimizzato per i compiti + backbone compatto
- Idea centrale: MiniMax enfatizza l’addestramento tramite pipeline RLHF/RL in ambiente e fine-tuning per l’uso di strumenti. M2.5 sembra favorire un backbone denso ma efficiente, ottimizzato per coding e sequenze agentiche.
- Implicazioni: Meno focus su scale di parametri estreme; più focus su allineamento comportamentale, ergonomia per sviluppatori e affidabilità degli agenti. Spesso produce un comportamento agentico migliore nel mondo reale per dollaro di compute nei workflow di coding.
GLM-5 — architettura densa con ingegnerizzazione per throughput
- Idea centrale: GLM-5 è un modello grande denso ottimizzato per throughput di addestramento e iterazioni post-training incrementali usando infrastrutture RL asincrone (riportate come “slime” in alcune schede del modello). Zhipu ha anche ottimizzato esplicitamente per stack di acceleratori domestici.
- Implicazioni: Prestazioni robuste di ragionamento generalista e coding, con scelte ingegneristiche mirate a iterazione rapida e compatibilità con l’ecosistema silicon domestico cinese.
Come si confrontano nei benchmark?
Il benchmarking diretto tra modelli è uno dei modi più utili per valutare le prestazioni su capacità core come ragionamento, coding e comprensione complessiva.
Di seguito i risultati chiave riportati con contesto.
Ragionamento generale e conoscenza
| Benchmark | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM-5 | Note |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro / Conoscenza | Riportato alto | Nessuna grande cifra pubblica | Dichiarato forte | Qwen 3.5 dichiara esplicitamente un forte ragionamento in report interni. |
| Ragionamento multi-step | Forti dichiarazioni agentiche | Buoni workflow agentici | Forte | GLM-5 si concentra su compiti di lungo orizzonte. |
| SWE-Bench Verified (Coding) | N/D pubblico | ~80.2% | GLM-5 competitivo | M2.5 ottiene ~80.2% su SWE-Bench Verified. |
Workflow agentici e coding
- MiniMax M2.5 ha forti benchmark di coding nel mondo reale con 80.2% su SWE-Bench Verified e una gestione robusta di compiti multi-step.
- GLM-5 secondo quanto riportato si avvicina ai leader closed-source e supera alcuni benchmark come Gemini 3 Pro su certe metriche di coding e agentiche.
- Qwen 3.5 è ampiamente riportato come performante alla pari con modelli closed-source di punta quali Gemini 3 Pro e GPT-5.2, sebbene fogli di benchmark completi di terze parti stiano ancora emergendo.
Prestazioni multimodali
| Dominio di attività | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|---|
| Immagine + testo | Sì | Limitato | Potenziale tramite ecosistema |
| Comprensione video | Sì | No | Integrazione possibile |
| Ragionamento lungo contesto | Eccezionale (~1M token) | Alto ma inferiore | Alto (~200K token) |
Nel complesso, il supporto multimodale di Qwen 3.5 e la finestra di contesto estesa gli conferiscono un potenziale vantaggio nel chat a lungo formato, nella comprensione video e nei compiti agentici che richiedono contesto sostenuto.
Benchmark e dove ciascun modello eccelle:
- Qwen 3.5: eccelle nei compiti agentici multimodali (VITA, BFCL, TAU2), forte nella comprensione di documenti/video multimodali e competitivo per coding e ragionamento generale. Il vantaggio commerciale di Qwen è l’integrazione fluida nell’ecosistema Alibaba e una strategia di prodotto che enfatizza il commercio abilitato da agenti e il tooling.
- MiniMax M2.5: proposta su costo e throughput con prestazioni solide e pragmatiche nei compiti agentici; il suo vantaggio sono l’economia per loop di agenti ad alto volume. Snapshot di rebench indipendenti mostrano che MiniMax è competitivo sugli indici di produttività, anche se non necessariamente assoluto top su ogni leaderboard accademica.
- GLM-5 (Zhipu): spicca su suite di coding e SWE (SWE-bench Verified ~77.8, Terminal-Bench ~56.2), con una finestra di contesto molto ampia e forti prestazioni a pesi aperti — GLM-5 è probabilmente la scelta a pesi aperti migliore per carichi pesanti di coding/ingegneria a inizio febbraio 2026.
Raccomandazione pratica
Se il tuo carico principale è l’orchestrazione multimodale agentica (chiamate a strumenti, automazione GUI, documenti multimodali, integrazione di agenti e-commerce), Qwen 3.5 è tra le migliori scelte e offre vantaggi di piattaforma in Asia. Se ti serve il miglior modello di ingegneria del coding a pesi aperti, GLM-5 appare oggi più forte sui benchmark di coding centrati sugli sviluppatori. Se costo/throughput è il vincolo più grande per loop di agenti massivi, MiniMax M2.5 offre un chiaro valore. Usa un approccio ibrido scegliendo il modello adatto a ciascun componente (es., GLM-5 per generazione di codice pesante, Qwen 3.5 per orchestrazione frontend agentica multimodale, MiniMax M2.5 per loop di agenti ad alto volume e bassa latenza).
Quindi — quale è migliore: Qwen 3.5, MiniMax M2.5 o GLM-5?
Risposta breve
Non esiste un singolo modello “migliore” — ciascuno è leader su assi diversi:
- Qwen 3.5: miglior candidato per applicazioni multimodali agentiche e distribuzioni molto sensibili al costo su larga scala (forte pricing del fornitore e focus nativo su visione + azione).
- MiniMax M2.5: migliore per coding e catene di strumenti agentiche pratiche dove contano ergonomia per sviluppatori e benchmark di coding nel mondo reale.
- GLM-5: migliore generalista a pesi aperti, particolarmente attraente per deployment centrati sulla Cina e organizzazioni che valorizzano compatibilità con hardware domestico e flessibilità dei pesi aperti.
Confronto pratico delle capacità
Oltre ai punteggi di benchmark grezzi, l’utilità nel mondo reale dipende da quanto bene un modello svolge compiti rilevanti per aziende e sviluppatori, come coding, ragionamento, gestione di input multimodali ed esecuzione di operazioni chain-of-thought.
Di seguito un riepilogo di punti di forza relativi e casi d’uso tipici:
| Capacità | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|---|
| Ragionamento generale | Eccellente | Forte | Molto forte |
| Coding & strumenti dev | Elevato | Migliore tra i modelli aperti | Molto forte |
| Multimodale (visione/video) | Supporto nativo integrato | Limitato | Moderato |
| Workflow agentici | Eccellente | Molto buono | Eccellente |
| Lavoro profondo lungo contesto | Leader (1M token) | Alto | Alto (200K) |
| Velocità & costo inferenza | Moderato | Leader (veloce & economico) | Costo più alto & più lento |
Osservazioni chiave:
- MiniMax M2.5 eccelle nei workflow di produzione — è veloce, economico e altamente competitivo nei benchmark di coding e agentici.
- Qwen 3.5 eccelle nella comprensione multimodale profonda e nel contesto molto lungo, essenziali per compiti di ricerca complessi.
- GLM-5 proietta un forte ragionamento agentico adatto a compiti di ingegneria enterprise.
Confronto di prezzo e costi
L’efficienza dei costi è un fattore determinante per l’adozione enterprise — soprattutto per utenti ad alto volume.
| Modello | Prezzo input (appross.) | Prezzo output (appross.) | Osservazioni |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 | Comparabile | Costo per token molto basso (report). | |
| MiniMax M2.5 | ~$0.30 / 1M token (input) | ~$1.20 / 1M token | Significativamente conveniente. |
| GLM-5 | ~$1.00 / 1M token | ~$3.20 / 1M token | Più alto ma comunque competitivo. |
Interpretazione:
- MiniMax M2.5 guida in efficienza di prezzo per milione di token, rendendolo attraente per deployment ad alto volume.
- Il pricing di Qwen 3.5 è inferiore a molti concorrenti principali, inclusi modelli chiusi e persino alcuni aperti.
- GLM-5 ha un costo per token più alto ma può giustificarlo con performance agentiche di lungo orizzonte e capacità ingegneristiche più forti.
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Conclusione
Nel contesto dell’inizio 2026, Qwen 3.5, MiniMax M2.5 e GLM-5 sono ciascuno modelli convincenti con punti di forza differenziati. Tutti e tre segnano l’evoluzione continua dell’AI a pesi aperti e alte prestazioni:
- Qwen 3.5 guida nel ragionamento multimodale e lungo contesto e nel supporto multilingue globale.
- MiniMax M2.5 spinge produttività reale efficiente e workflow agentici.
- GLM-5 scala verso compiti ingegneristici impegnativi con una grande base di parametri attivi.
La scelta del modello giusto dipende dai requisiti specifici del tuo progetto — che si tratti di capacità di gestire ragionamento multimodale, prestazioni nel coding, scala del contesto o efficienza dei costi.
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