Қытай нарығына арналған соңғы үш флагмандық модель — Alibaba Group-тың Qwen 3.5, MiniMax-тың MiniMax M2.5 және Zhipu AI-дың GLM-5 — бір-бірінен бірнеше апта аралығында жарияланды және әртүрлі ымыралық таңдаулар ұсынады. Qwen 3.5 өте үлкен сиретілген ауқымда агенттік көпмодальды мүмкіндіктерге назар аударады және айтарлықтай құн-тиімділік өсімін мәлімдейді; MiniMax M2.5 теңгерімді нақты өнімділікке (әсіресе кодтау) және қызмет көрсету құнының төмендігіне басымдық береді; ал GLM-5 ойлау, кодтау және агент тапсырмаларында ашық салмақты үздік өнім болуды көздейді және отандық өндірістегі чиптерде іске қосуға бейімделген. “Қайсысы жақсы” таңдауы сіздің мақсатыңызға қатты тәуелді: ауқымды кәсіптік агент ендірулер (Qwen), әзірлеушілер өнімділігі мен құнға сезімталдық (MiniMax) немесе зерттеу / ашық бастапқы қолданысы және ашықтық (GLM).
Qwen 3.5, MiniMax M2.5, Zhipu-дың GLM-5 — бұл не?
Qwen 3.5 — бұл не?
Qwen 3.5 — Alibaba-ның 2026 жылғы буындағы ашық салмақты көпмодальды модельдер отбасы (атап айтқанда Qwen-3.5-397B нұсқасы), “агенттік” жүктемелер үшін ұсынылған — яғни құралдармен ой қорыта алатын, GUI-мен әрекеттесе алатын және мәтін, кескін, бейне кірістерінде әрекет ететін модельдер. Alibaba Qwen 3.5-ті гибридті сирек/тығыз модель ретінде таныстырып, көптеген батыстық жабық модельдерге қарағанда токенге шаққандағы құнды айтарлықтай төмендетіп, жоғары көпмодальды және агенттік өнімділік береді деп көрсетті. Іске қосылу уақыты Қытай Жаңа жылының қарсаңына сәйкестендірілді, бұл агрессивті өнім және баға стратегиясын білдіреді.
Жарияланған негізгі сипаттамалар мен мәлімдемелер:
- Параметр класы: ~397B жалпы, сирек Мамандар қоспасы (MoE) маршрутизациясымен, көптеген инференс жағдайларында белсендірілетін параметрлер саны едәуір төмен.
- Көпмодальды: Туған көру + мәтін бойынша үйретілген; кескіндерді және кеңейтілген бейне бойынша ой қорыту қабілетін қолдайды.
- Контекст терезесі / ұзақ пішім: Qwen платформасының нұсқалары (Plus) өте ұзын контекст терезелерін ұсынады (хостинг деңгейлерінде жүз мыңдағаннан миллионға жуық токен конфигурациялары).
- Іскерлік ұсыныс: Агенттік әрекеттер (қосымшалардың GUI-імен әрекеттесу), токенге шаққандағы төмен құн және алдыңғы Qwen нұсқаларымен және кейбір бәсекелестердің мәлімдемелерімен салыстырғандағы күшті бенчмарктер.
MiniMax M2.5 — бұл не?
MiniMax M2.5 — MiniMax командасының (тәуелсіз AI зертханасы/стартап) соңғы шығарылымы, кодтау, агенттік құралдарды пайдалану және өнімділік жұмыс ағындары үшін оңтайландырылған прагматикалық, жоғары пайдалы модель ретінде ұсынылады. MiniMax өндірістік ортадағы агент өнімділігін жақсарту үшін күшейтілген оқытуға негізделген майдалауды және нақты әлемдегі тапсырмаларға арналған RLHF-ті баса көрсетеді.
Жарияланған негізгі сипаттамалар мен мәлімдемелер:
- Назар аударатын бағыттар: кодтау (SWE тапсырмалары), агенттік құралдарды үйлестіру және іздеу/офис автоматтандыру.
- Мәлімделген бенчмарктер: SWE-Bench Verified, Multi-SWE және BrowseComp үлгісіндегі агент сынақтарында жоғары нәтижелер (вендор деректері: SWE-Bench Verified бойынша 80.2%; кейбір жарияланған іске қосуларда BrowseComp стендтерінде 76.3%).
- Ашықтық: MiniMax модель салмақтарын таратты және кең таралған инференс стектері мен репозиторийлері арқылы қолжетімділік береді (мыс., Ollama).
Zhipu-дың GLM-5 — бұл не?
GLM-5 — Zhipu-дың (Z.AI / Zhipu AI) GLM-4.x жаңартуларының жылдам қарқынынан кейінгі флагмандық шығарылымы. GLM-5 кодтау, ой қорыту, агенттік тізбектер және отандық аппараттық үйлесімділікке баса мән беретін кең қабілетті ашық салмақты модель ретінде нысаталған (Huawei Ascend және Kunlunxin сияқты Қытайда жасалған акселераторларда үйретіліп, оңтайландырылған). Zhipu GLM-5-ті көптеген ашық академиялық бенчмарктерде ашық модельдер арасындағы үздік деп ұсынады.
Тікелей салыстыру кестесі
| Өлшем | Qwen-3.5 | GLM-5 (Zhipu) | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|---|
| Шығару уақыты | 2026 ж. Ай күнтізбесі бойынша Жаңа жылдың қарсаңы (нұсқаларға ашық салмақтар). | 2026 ж. ақпанның басы; отандық аппараттық құралға басымдық берілген ашық модель. | 2026 ж. ақпан жаңартуы; M2.5 агент жылдамдығы және SWE-bench-ке шоғырланған. |
| Негізгі күшті жағы | Туған көпмодальды агенттер + өткізу тиімділігі. | Күшті кодтау + агент мүмкіндіктері; отандық чип стекіне баса назар. | Нақты әлемдегі агент жылдамдығы, декомпозиция эвристикалары, төмен кідіріс. |
| Бенчмарктағы жағдай | Ашық лидербордтарда жоғары; жабық SOTA-ға қарсы вендор мәлімдемелері. | Кейбір тесттерде Gemini 3 Pro және кейбір жабық модельдерге қарсы жеңістер мәлімделген. | Өте жақсы жылдамдық; бәсекелі дәлдік, кейбір қауымдастық тесттерінде төмен құн. |
| Ендіру және “темір” | Ашық салмақтар → инфрақұрылымды икемді таңдау; декодтауы оңтайланған. | Жергілікті чиптермен (Huawei Ascend, Kunlunxin) жобаланған/үйретілген, егемендікке мән берілген. | Оңтайландырылған рантайм стек; SWE-bench өткізу қабілетіне басымдық. |
| Экожүйе | Alibaba бұлты + ашық салмақтар арқылы қауымдастық. | Zhipu экожүйесі + Гонконг листингі; ішкі және сыртқы нарыққа кеңеюге ұмтылады. | Шоғырланған өнім және жылдамдық ұсыныстары; коммерциялық әріптестіктер. |
Түсіндіру: Үш модель өзара қабаттасатын, бірақ ерекше бәсекелік нишаларды иеленеді. Qwen-3.5 инфрақұрылым тиімділігі және ашық салмақтарымен кең қабілетті көпмодальды агент ретінде ұсынылады. GLM-5 отандық аппараттық жеткізу тізбегіне назар аудара отырып, күшті кодтау және агенттік мәлімдемелер ұсынады. MiniMax M2.5 өндірістік агент тапсырмалары үшін рантайм жылдамдығы және инженерлікке басымдық береді.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Архитектураларды салыстыру
Архитектуралық айырмашылықтар ой қорыту, кодтау, агенттік жұмыс ағындары және көпмодальды түсіну сияқты тапсырмалардағы өнімділікке айтарлықтай ықпал етеді.
Төменде негізгі архитектуралық ерекшеліктері қатар қойылып салыстырылған:
| Ерекшелік | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Жалпы параметрлер | ~397 B | ~230 B | ~744 B |
| Белсенді (инференс) | ~17 B | ~10 B | ~40 B |
| Архитектура түрі | Сирек MoE + Gated Delta (гибридті назар) | Сирек MoE | Сирек MoE + DeepSeek Sparse Attention |
| Контекст қолдауы | Шамамен ~1 M токен | Шамамен ~205 K токен | ~200 K токен |
| Көпмодальдылық | Иә (туған мәтін + кескін + бейне) | Шектеулі, мәтінге бағдарланған, бірақ ұзартылған контекст | Иә (мәтін + экожүйе арқылы ықтимал көпмодаль) |
| Негізгі оңтайландыру | Агенттік тиімділік және көпмодальды тапсырмалар | Практикалық жұмыс ағындарындағы цикл-тиімді өнімділік | Ұзақ горизонтты ой қорыту және жүйелі инженерия |
Түсіндіру:
- Qwen 3.5-тің дизайны гибридті сирек архитектуралар арқылы ауқым мен тиімділікке бағытталған, бұл алып контекст терезелерін және бай көпмодальды нәтижелерді мүмкін етеді.
- MiniMax-тың M2.5 бүгінде тиімді инференс пен өнімділікке басымдық береді, бұл нақты әлемдегі агент тапсырмаларында төмен есептеу құнымен тезірек құрал шақыруларын қамтамасыз етеді.
- GLM 5-тің үлкен ауқымы және белсенді параметрлерінің кеңдігі бенчмарктер мен ұзақ-қадамды тапсырмаларда жабық бастапқы бәсекелестерге жақындауды көздейді.
Qwen 3.5 — гибридті сирек/тығыз, агенттік инфрақұрылым
- Негізгі идея: Qwen 3.5 MoE (Мамандар қоспасы) стиліндегі сиректік пен көпмодальды токендер үшін тығыз маршрутизацияны біріктіреді. Бұл инференс кезінде параметрлердің тек бір бөлігін белсендіре отырып (мыс., ~397B жалпының ішінен), жиі кездесетін сұраулар үшін есептеу мен жадты үнемдейді.
- Салдары: Білім мен модальдарды біріктіруге арналған үлкен репрезентациялық сыйымдылық және инференс құнын бақылау. Егер хостинг инфрақұрылымы сирек ядроларды қолдаса, ұзақ контекст пен ауыр көпмодальды жүктемелерге қолайлы.
MiniMax M2.5 — тапсырмаға бағытталған RL + компактты негізгі архитектура
- Негізгі идея: MiniMax кең ауқымды RLHF/RL-қоршаған орта құбырлары арқылы үйретуді және құрал пайдалануға арналған майда реттеуді баса көрсетеді. M2.5 кодтау және агенттік тізбектер үшін оңтайландырылған, тығыз, бірақ тиімді негізгі архитектураны ұстанатын сияқты.
- Салдары: Экстремалды параметр ауқымына аз көңіл бөлінеді; мінез-құлықты сәйкестендіру, әзірлеушілерге ыңғайлылық және агент сенімділігіне көбірек назар аударады. Көбінесе кодтау жұмыс ағындарында бір есептеу долларына нақты әлемдегі агенттік мінез-құлықты жақсы береді.
GLM-5 — өткізу қабілеті үшін инженериясы бар тығыз архитектура
- Негізгі идея: GLM-5 — оқу өткізу қабілетін және асинхронды RL инфрақұрылымы (“slime” деп кейбір модель карталарында аталады) арқылы бірізді пост-үйрету итерацияларын оңтайландырған тығыз үлкен модель. Zhipu сонымен бірге отандық акселератор стектері үшін арнайы оңтайландырды.
- Салдары: Жалпы мақсаттағы ой қорыту және кодтау өнімділігі жоғары, ал инженерлік таңдаулар Қытайдың кремний экожүйесімен үйлесімділік пен жылдам итерацияға бағытталған.
Олар бенчмарктерде қалай салыстырылады?
Тікелей кросс-модельді бенчмаркинг — ой қорыту, кодтау және кешенді түсіну сияқты негізгі қабілеттерді бағалаудың ең пайдалы тәсілдерінің бірі.
Төменде негізгі жарияланған нәтижелер және контекст берілген.
Жалпы ой қорыту және білім
| Бенчмарк | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 | Ескертпелер |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro / Білім | Жоғары деп хабарланған | Үлкен ауқымды ашық сан жоқ | Күшті деп мәлімделген | Qwen 3.5 ішкі есептерде күшті ой қорытуын ерекше атайды. |
| Көпқадамды ой қорыту | Күшті агенттік мәлімдемелер | Жақсы агент жұмыс ағындары | Күшті | GLM 5 ұзақ горизонтты тапсырмаларға бағытталған. |
| SWE Bench Verified (Кодтау) | Ашық түрде N/A | ~80.2% | GLM 5 бәсекелі | M2.5 SWE-Bench Verified бойынша шамамен 80.2% көрсетеді. |
Агенттік жұмыс ағындары және кодтау
- MiniMax M2.5 нақты әлемдегі кодтау бенчмарктерінде күшті — 80.2% SWE-Bench Verified және көпқадамды тапсырмаларды сенімді басқару.
- GLM 5 кейбір кодтау және агенттік метрикаларда жабық бастапқы көшбасшыларға жақындайтыны және Gemini 3 Pro-дан озып шығатыны туралы хабарланған.
- Qwen 3.5 кеңінен хабарланғандай, Gemini 3 Pro және GPT-5.2 сияқты жоғары деңгейдегі жабық модельдермен тепе-тең деңгейде жұмыс істейді, бірақ толық үшінші тарап бенчмарк парақтары әлі қалыптасу үстінде.
Көпмодальды өнімділік
| Тапсырма домені | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Кескін + мәтін | Иә | Шектеулі | Экожүйе арқылы ықтимал |
| Бейне түсіну | Иә | Жоқ | Интеграция арқылы мүмкін |
| Ұзын контекстті ойлау | Ерекше (~1M токен) | Жоғары, бірақ төменірек | Жоғары (~200K токен) |
Жалпы алғанда, Qwen 3.5-тің көпмодальды қолдауы және кеңейтілген контекст терезесі ұзақ пішімді чатта, бейнені түсінуде және ұзақ контекстті талап ететін агент тапсырмаларында әлеуетті артықшылық береді.
Бенчмарктер және әр модельдің жарқырайтын тұстары:
- Qwen3.5: агенттік көпмодальды тапсырмаларда (VITA, BFCL, TAU2) үздік, көпмодальды құжат/бейне түсінуде күшті және кодтау мен жалпы ой қорытуда бәсекелі. Qwen-нің бизнес артықшылығы — Alibaba экожүйесіне тегіс интеграция және агентке негізделген коммерция мен құралдарға байқаулы стратегия.
- MiniMax M2.5: құн және өткізу қабілеті бойынша ұсынылады, агенттік тапсырмаларда берік, прагматикалық өнімділік көрсетеді; оның басымдығы — жоғары көлемді агент циклдері үшін экономика. Тәуелсіз қайта бенчмаркинг суреттері MiniMax-тың өнімділік индекстерінде бәсекелі екенін, бірақ әр академиялық лидербордта абсолютті топ емес екенін көрсетеді.
- GLM-5 (Zhipu): кодтау және SWE жиынтықтарында ерекшеленеді (SWE-bench Verified ~77.8, Terminal-Bench ~56.2), өте үлкен контекст терезесі және күшті ашық салмақты өнімділігімен — GLM-5 2026 ж. ақпанының басында ауыр кодтау/инженерлік агент жүктемелері үшін ашық салмақты үздік таңдаудың бірі болып көрінеді.
Прагматикалық ұсыным
Егер сіздің негізгі жүктемеңіз агенттік көпмодальды оркестрация (құрал шақыру, GUI автоматтандыру, көпмодальды құжаттар, e-commerce агент интеграциясы) болса, Qwen3.5 үздік таңдаулардың бірі және Азиядағы платформа артықшылықтарын ұсынады. Егер ең жақсы ашық салмақты кодтау инженері моделін қажет етсеңіз, GLM-5 әзірлеушіге бағытталған кодтау бенчмарктерінде қазірше мықты көрінеді. Егер жоғары көлемді агент циклдері үшін құн/өткізу қабілеті жалғыз басты шектеу болса, MiniMax M2.5 анық құндылық ұсынады. Әр компонентке сәйкес модельді таңдаған гибридті тәсіл қолданыңыз (мыс., ауыр код генерациясы үшін GLM-5, көпмодальды агент фронт-энд оркестрациясы үшін Qwen3.5, жоғары көлемді, төмен кідірісті агент циклдері үшін Minimax M2.5).
Сонымен — қайсысы жақсы: Qwen 3.5, MiniMax M2.5 немесе GLM-5?
Қысқа жауап
Бір ғана “жақсырақ” модель жоқ — әр модель әртүрлі осьтерде алда:
- Qwen 3.5: көпмодальды агенттік қолданбалар және өте құн-сезімтал ауқымды ендірулер үшін ең мықты кандидат (күшті вендор бағасы және туған көру + әрекетке басымдық).
- MiniMax M2.5: әзірлеушілер эргономикасы және нақты әлемдегі кодтау бенчмарктері маңызды болатын кодтау және прагматикалық агенттік құрал тізбектері үшін үздік.
- GLM-5: Қытайға бағдарланған ендірулер және отандық аппараттық үйлесімділік пен ашық салмақ икемділігін қадірлейтін ұйымдар үшін тартымды кең ауқымды ашық-модельді универсал.
Практикалық мүмкіндіктерді салыстыру
Тек шикі бенчмарк ұпайларынан бөлек, нақты әлемдегі пайдаланым бизнес пен әзірлеушілер үшін маңызды тапсырмаларда — кодтау, ой қорыту, көпмодальды кірістерді өңдеу және chain-of-thought операцияларын орындауда — модельдің қаншалықты жақсы жұмыс істеуіне тәуелді.
Төменде салыстырмалы күшті тұстар және әдеттегі қолдану жағдайларының қысқаша түйіні берілген:
| Қабілет | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Жалпы ой қорыту | Өте жақсы | Күшті | Өте күшті |
| Кодтау және Dev-құралдар | Жоғары | Ашық модельдер арасында үздік | Өте күшті |
| Көпмодальдылық (көру/бейне) | Туған қолдау | Шектеулі | Орташа |
| Агенттік жұмыс ағындары | Өте жақсы | Өте жақсы | Өте жақсы |
| Ұзын контекстті терең жұмыс | Көшбасшы (1M токен) | Жоғары | Жоғары (200K) |
| Жылдамдық және инференс құны | Орташа | Көшбасшы (жылдам және арзан) | Жоғарырақ құн және баяуырақ |
Негізгі түйіндер:
- MiniMax M2.5 өндірістік жұмыс ағындары үшін жарқырайды — ол жылдам, арзан және кодтау мен агенттік бенчмарктерде жоғары деңгейде бәсекелі.
- Qwen 3.5 көпмодальды терең түсінуде және өте ұзын контекст есептеулерінде үздік, бұл күрделі зерттеу тапсырмалары үшін маңызды.
- GLM 5 кәсіптік инженерлік тапсырмаларға жарамды мықты агенттік ой қорытуды көрсетеді.
Баға және құн салыстыру
Құн тиімділігі — әсіресе жоғары көлемді пайдаланушылар үшін — кәсіптік қабылдаудың негізгі айырмашылықтарының бірі.
| Модель | Кіріс бағасы (шамамен) | Шығыс бағасы (шамамен) | Ескертпелер |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 | ~¥0.8 / 1M токен (~$0.12) | Ұқсас | Токенге шаққандағы өте төмен құн. |
| MiniMax M2.5 | ~$0.30 / 1M токен (кіріc) | ~$1.20 / 1M токен | Айтарлықтай құн-тиімді. |
| GLM 5 | ~$1.00 / 1M токен | ~$3.20 / 1M токен | Жоғарылардың бірі, бірақ бәсекелі. |
Түсіндіру:
- MiniMax M2.5 бір миллион токенге шаққандағы бағалауында тиімділік жағынан көшбасшы, бұл жоғары көлемді ендірулер үшін тартымды етеді.
- Qwen 3.5-тің бағасы көптеген негізгі бәсекелестерден, соның ішінде кейбір жабық және тіпті кейбір ашық модельдерден де төмен.
- GLM 5-тің токен құны жоғарырақ, бірақ оны ұзақ горизонтты агенттік өнімділік және инженерлік мүмкіндіктерімен ақтауы мүмкін.
CometAPI қазіргі уақытта осы үш модельді интеграциялайды және оның API бағасы әрдайым жеңілдетілген. Егер сіз вендорларды алмастырып, әртүрлі баға стратегияларына бейімделгіңіз келмесе, CometAPI — ең жақсы таңдау. Ол тек бір кілт арқылы чат форматы арқылы қол жеткізуді талап етеді.
Қорытынды
2026 жылдың басы контекстінде Qwen 3.5, MiniMax M2.5 және GLM 5 — әрқайсысы өз артықшылықтары бар тартымды модельдер. Үш модель де жоғары өнімді, ашық салмақты AI-дың дамуын жалғастырып отырғанын көрсетеді:
- Qwen 3.5 көпмодальды, ұзын контекстті ой қорытуда және көптілді қолдауда алда.
- MiniMax M2.5 тиімді нақты әлемдегі өнімділік пен агент жұмыс ағындарын ілгерілетеді.
- GLM 5 үлкен белсенді параметр базасымен жоғары деңгейдегі инженерлік тапсырмаларға масштабталады.
Дұрыс модельді таңдау сіздің жобаңыздың нақты талаптарына байланысты — бұл көпмодальды ой қорыту қабілеті, кодтау өнімділігі, контекст ауқымы немесе құн тиімділігі болсын.
Әзірлеушілер Qwen 3.5 API, MiniMax M2.5 және GLM-5 (Zhipu) модельдеріне қазірдің өзінде CometAPI арқылы қол жеткізе алады. Бастау үшін, модельдің мүмкіндіктерін Playground ішінде зерттеп, егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API guide құжатын қараңыз. Қол жеткізбестен бұрын CometAPI-ға кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ Qwen-3.5-ке бүгін тіркеліңіз!
Егер көбірек кеңестер, нұсқаулықтар және AI жөніндегі жаңалықтарды білгіңіз келсе, бізді VK, X және Discord желілерінде қадағалаңыз!