Tiga model perdana pasaran China yang terkini — Qwen 3.5 milik Alibaba Group, MiniMax M2.5 milik MiniMax, dan GLM-5 milik Zhipu AI — masing-masing diumumkan selang beberapa minggu antara satu sama lain dan menonjolkan kompromi yang berbeza. Qwen 3.5 menumpukan kepada keupayaan multimodal berasaskan agentic pada skala sparse yang sangat besar dan mendakwa peningkatan kecekapan kos yang ketara; MiniMax M2.5 menekankan produktiviti dunia sebenar yang seimbang (terutama pengaturcaraan) dengan kos penyajian yang lebih rendah; dan GLM-5 menyasarkan untuk menjadi model open-weights teratas dalam penaakulan, pengaturcaraan dan tugas agen, direkayasa untuk berjalan pada cip keluaran domestik. Pemilihan “yang lebih baik” sangat bergantung pada objektif anda: pelaksanaan agen perusahaan berskala besar (Qwen), produktiviti pembangun dan kepekaan kos (MiniMax), atau penyelidikan / penerimaan sumber terbuka dan ketelusan (GLM).
Apakah Qwen 3.5, MiniMax M2.5, GLM-5 milik Zhipu?
Qwen 3.5 — apakah itu?
Qwen 3.5 ialah keluarga model multimodal open-weight generasi 2026 milik Alibaba (terutamanya varian Qwen-3.5-397B) yang dipasarkan untuk beban kerja “agentic” — iaitu model yang boleh berpenaakulan dengan alat, berinteraksi dengan GUI, dan bertindak merentas input teks, imej, dan video. Alibaba memposisikan Qwen 3.5 sebagai model hibrid sparse/padat yang memberikan prestasi multimodal dan agentic yang tinggi pada kos per token yang jauh lebih rendah berbanding banyak model tertutup barat. Pelancaran diselaraskan dengan malam Tahun Baru Cina, menandakan langkah produk dan harga yang agresif.
Spesifikasi dan dakwaan yang diterbitkan utama:
- Kelas parameter: ~397B keseluruhan dengan strategi perutean MoE (Mixture-of-Experts) yang sparse dan kiraan parameter diaktifkan berkesan jauh lebih rendah dalam banyak kes inferens.
- Multimodal: Latihan visi + teks secara natif; menyokong imej dan penaakulan video lanjutan.
- Tetingkap konteks / bentuk panjang: Varian platform Qwen (Plus) mengiklankan tetingkap konteks yang sangat panjang (disasarkan beratus ribu hingga hampir sejuta token pada peringkat hos).
- Penawaran perniagaan: Tindakan agentic (interaksi GUI aplikasi), kos per token yang rendah, dan penanda aras yang kukuh berbanding versi Qwen sebelumnya serta beberapa dakwaan pesaing.
MiniMax M2.5 — apakah itu?
MiniMax M2.5 ialah keluaran terkini daripada pasukan MiniMax (makmal/startup AI bebas), diposisikan sebagai model pragmatik berutiliti tinggi yang dioptimumkan untuk pengaturcaraan, penggunaan alatan agentic, dan aliran kerja produktiviti. MiniMax menekankan penalaan yang dipacu pembelajaran pengukuhan serta RLHF tugas dunia sebenar untuk meningkatkan prestasi agen dalam persekitaran produksi.
Spesifikasi dan dakwaan yang diterbitkan utama:
- Bidang fokus: pengaturcaraan (tugas SWE), orkestrasi alatan agentic, dan automasi carian/pejabat.
- Penanda aras didakwa: markah tinggi pada SWE-Bench Verified, Multi-SWE dan ujian agen gaya BrowseComp (angka vendor melaporkan 80.2% SWE-Bench Verified; 76.3% dalam rangka BrowseComp pada beberapa larian yang diterbitkan).
- Keterbukaan: MiniMax telah mengedarkan berat model dan menyediakan akses melalui timbunan inferens biasa dan repositori (contohnya, Ollama).
GLM-5 milik Zhipu — apakah itu?
GLM-5 ialah keluaran perdana daripada Zhipu (Z.AI / Zhipu AI), selepas kadar pantas kemas kini GLM-4.x. GLM-5 disasarkan sebagai model open-weight serba boleh yang menekankan pengaturcaraan, penaakulan, urutan agentic, dan keserasian perkakasan domestik (dilatih dan dioptimumkan pada pemecut keluaran China seperti Huawei Ascend dan Kunlunxin). Zhipu memposisikan GLM-5 sebagai kelas terbaik dalam kalangan model terbuka pada banyak penanda aras akademik awam.
Jadual perbandingan bersemuka
| Dimensi | Qwen-3.5 | GLM-5 (Zhipu) | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|---|
| Masa keluaran | Malam Tahun Baru Cina 2026 (open weights untuk varian). | Awal Feb 2026; model terbuka dengan penekanan pada perkakasan domestik. | Kemas kini Feb 2026; M2.5 berfokus pada kelajuan agen dan SWE-bench. |
| Kekuatan teras | Agen multimodal asli + kecekapan throughput. | Pengaturcaraan kuat + ciri agen; penekanan pada timbunan cip domestik. | Kelajuan agen dunia sebenar, heuristik penguraian, kependaman rendah. |
| Kedudukan penanda aras | Peringkat teratas pada papan pendahulu terbuka; dakwaan vendor vs SOTA tertutup. | Dakwaan kemenangan vs Gemini 3 Pro dan beberapa model tertutup pada ujian terpilih. | Kelajuan cemerlang; ketepatan kompetitif, kos per tugas lebih rendah dalam beberapa ujian komuniti. |
| Penggunaan & perkakasan | Open weights → pilihan infra fleksibel; penyahkodan dioptimumkan. | Direka/dilatih dengan cip tempatan (Huawei Ascend, Kunlunxin) dan perhatian kepada kedaulatan. | Timbunan masa jalan dioptimumkan; penekanan pada throughput SWE-bench. |
| Ekosistem | Awan Alibaba + komuniti melalui open weights. | Ekosistem Zhipu + penyenaraian HK; menyasar pengembangan domestik & luar negara. | Penawaran produk & kelajuan terfokus; perkongsian komersial. |
Interpretasi: Ketiga-tiga model menghuni ceruk kompetitif yang bertindih tetapi berbeza. Qwen-3.5 dipersembahkan sebagai agen multimodal yang serba boleh dengan kecekapan infrastruktur dan open weights. GLM-5 menampilkan dakwaan pengaturcaraan dan agen yang kuat dengan tumpuan pada rantaian bekalan perkakasan domestik. MiniMax M2.5 menekankan kelajuan masa jalan dan kejuruteraan untuk tugas agen produksi.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: Perbandingan Seni Bina
Perbezaan seni bina sangat mempengaruhi cara model berprestasi merentas tugas seperti penaakulan, pengaturcaraan, aliran kerja agentic, dan kefahaman multimodal.
Berikut ialah perbandingan sebelah-menyebelah ciri seni bina teras:
| Ciri | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Jumlah Parameter | ~397 B | ~230 B | ~744 B |
| Aktif (Inferens) | ~17 B | ~10 B | ~40 B |
| Jenis Seni Bina | MoE jarang + Gated Delta (perhatian hibrid) | Sparse MoE | Sparse MoE + DeepSeek Sparse Attention |
| Sokongan Konteks | Sehingga ~1 M token | Sehingga ~205 K token | ~200 K token |
| Multimodal | Ya (teks + imej + video secara natif) | Terhad berpusatkan teks tetapi konteks dilanjutkan | Ya (teks + potensi multimodal melalui integrasi) |
| Pengoptimuman Utama | Kecekapan agentic & tugas multimodal | Prestasi cekap kitaran dalam aliran kerja praktikal | Penaakulan jangka panjang & kejuruteraan terkod |
Interpretasi:
- Reka bentuk Qwen 3.5 menumpukan pada skala dan kecekapan melalui seni bina hibrid sparse, membolehkan tetingkap konteks yang besar dan keluaran multimodal yang kaya.
- MiniMax M2.5 mengutamakan inferens yang cekap dan produktiviti masa kini, mencapai kos pengiraan lebih rendah dan panggilan alat yang lebih pantas, penting untuk tugas agen dunia sebenar.
- Skala besar GLM 5 dan parameter aktif yang luas menyasarkan persaingan pada penanda aras dan tugas langkah panjang, berpotensi menyamai pesaing sumber tertutup.
Qwen 3.5 — hibrid sparse/padat, prasarana agentic
- Idea teras: Qwen 3.5 menggunakan sparsiti gaya MoE (Mixture-of-Experts) digabungkan dengan perutean padat bagi token multimodal. Ini memberikan kiraan parameter total yang tinggi (cth. ~397B) sementara hanya mengaktifkan subset parameter semasa inferens — mengurangkan beban pengiraan dan memori bagi permintaan lazim.
- Implikasi: Kapasiti perwakilan besar untuk pengetahuan + gabungan modaliti, dengan kawalan kos inferens. Sesuai untuk konteks panjang dan beban kerja multimodal berat jika prasarana pengehosan menyokong kernel sparse.
MiniMax M2.5 — RL dioptimumkan untuk tugas + tulang belakang padat
- Idea teras: MiniMax menekankan latihan melalui pipeline RLHF/RL yang meluas dalam persekitaran serta penalaan untuk penggunaan alatan. M2.5 cenderung memilih tulang belakang padat tetapi cekap yang ditala untuk pengaturcaraan dan urutan agentic.
- Implikasi: Kurang fokus pada skala parameter ekstrem; lebih kepada penjajaran tingkah laku, ergonomik pembangun, dan kebolehpercayaan agen. Sering kali menghasilkan tingkah laku agentic dunia sebenar yang lebih baik per dolar komput dalam aliran kerja pengaturcaraan.
GLM-5 — seni bina padat dengan kejuruteraan untuk throughput
- Idea teras: GLM-5 ialah model besar padat yang dioptimumkan untuk throughput latihan dan iterasi pasca latihan secara berperingkat menggunakan infrastruktur RL tidak segerak (dilaporkan sebagai “slime” dalam beberapa kad model). Zhipu juga mengoptimumkan dengan jelas untuk timbunan pemecut domestik.
- Implikasi: Prestasi penaakulan umum dan pengaturcaraan yang kuat, dengan pilihan kejuruteraan yang disasarkan kepada iterasi pantas dan keserasian dengan ekosistem silikon China.
Bagaimana Mereka Berbanding pada Penanda Aras?
Perbandingan merentas model secara langsung ialah salah satu cara paling berguna untuk menilai prestasi merentas keupayaan teras seperti penaakulan, pengaturcaraan, dan kefahaman menyeluruh.
Di bawah ialah keputusan utama yang dilaporkan dengan konteks.
Penaakulan & Pengetahuan Keseluruhan
| Penanda aras | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 | Nota |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro / Pengetahuan | Dilaporkan tinggi | Tiada angka awam berskala besar | Dakwaan kukuh | Qwen 3.5 secara jelas mendakwa penaakulan yang kuat dalam pelaporan dalaman. |
| Penaakulan Berbilang Langkah | Dakwaan agentic kuat | Aliran kerja agen yang baik | Kuat | GLM 5 fokus pada tugas jangka panjang. |
| SWE-Bench Verified (Pengaturcaraan) | Tiada awam | ~80.2% | GLM 5 kompetitif | M2.5 mencapai ~80.2% pada SWE-Bench Verified. |
Aliran Kerja Agentic & Pengaturcaraan
- MiniMax M2.5 memiliki penanda aras pengaturcaraan dunia sebenar yang kuat dengan 80.2% pada SWE-Bench Verified dan pengurusan tugas berbilang langkah yang mantap.
- GLM 5 dilaporkan menghampiri peneraju sumber tertutup dan mengatasi beberapa penanda aras seperti Gemini 3 Pro pada metrik pengaturcaraan dan agentic terpilih.
- Qwen 3.5 secara meluas dilaporkan berprestasi setara dengan model sumber tertutup teratas seperti Gemini 3 Pro dan GPT-5.2, walaupun helaian penanda aras pihak ketiga yang komprehensif masih muncul.
Prestasi Multimodal
| Domain Tugas | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Imej + Teks | Ya | Terhad | Potensi melalui ekosistem |
| Pemahaman Video | Ya | Tidak | Integrasi mungkin |
| Penaakulan Konteks Panjang | Luar biasa (~1M token) | Tinggi tetapi lebih rendah | Tinggi (~200K token) |
Secara keseluruhan, sokongan multimodal dan tetingkap konteks yang diperluas pada Qwen 3.5 memberinya kelebihan dalam sembang bentuk panjang, pemahaman video, dan tugas agen yang memerlukan konteks berterusan.
Penanda aras dan tempat setiap model menonjol:
- Qwen3.5: cemerlang pada tugas agen multimodal (VITA, BFCL, TAU2), kuat dalam pemahaman dokumen/video multimodal dan kompetitif untuk pengaturcaraan serta penaakulan umum. Kelebihan perniagaan Qwen ialah integrasi lancar ke dalam ekosistem Alibaba dan strategi produk yang menekankan perdagangan serta peralatan berasaskan agen.
- MiniMax M2.5: ditawarkan dengan kos dan throughput yang baik dengan prestasi mantap dan pragmatik merentas tugas agentic; kelebihannya ialah ekonomi untuk gelung agen volum tinggi. Snapshot pembenchanan bebas menunjukkan MiniMax kompetitif pada indeks produktiviti tetapi bukan semestinya teratas mutlak pada setiap papan akademik.
- GLM-5 (Zhipu): menonjol pada suite pengaturcaraan dan SWE (SWE-Bench Verified ~77.8, Terminal-Bench ~56.2), dengan tetingkap konteks yang sangat besar dan prestasi open-weight yang kuat — GLM-5 berkemungkinan pilihan open-weight teratas untuk beban kerja agen pengaturcaraan berat setakat awal Feb 2026.
Cadangan praktikal
Jika beban kerja utama anda ialah orkestrasi multimodal berasaskan agen (pemanggilan alat, automasi GUI, dokumen multimodal, integrasi agen e-dagang), Qwen3.5 antara pilihan terbaik dan menawarkan kelebihan platform di Asia. Jika anda perlukan model jurutera pengaturcaraan open-weight terbaik, GLM-5 ketika ini kelihatan lebih kuat pada penanda aras berpusatkan pembangun. Jika kos/throughput ialah kekangan terbesar untuk gelung agen besar-besaran, MiniMax M2.5 menawarkan nilai yang jelas. Gunakan pendekatan hibrid di mana anda memilih model yang sepadan untuk setiap komponen (cth., GLM-5 untuk penjanaan kod berat, Qwen3.5 untuk orkestrasi front-end agen multimodal, MiniMax M2.5 untuk gelung agen berkelajuan tinggi dan kependaman rendah).
Jadi — yang mana lebih baik: Qwen 3.5, MiniMax M2.5, atau GLM-5?
Jawapan ringkas
Tiada satu model “lebih baik” — setiap model mendahului pada paksi yang berbeza:
- Qwen 3.5: calon terbaik untuk aplikasi agentic multimodal dan pelaksanaan besar yang sangat sensitif kos (harga vendor yang kuat serta fokus visi + tindakan secara natif).
- MiniMax M2.5: terbaik untuk rantaian alat agentic pengaturcaraan di mana ergonomik pembangun dan penanda aras pengaturcaraan dunia sebenar penting.
- GLM-5: generalis model terbuka yang luas, amat menarik untuk pelaksanaan berpusatkan China dan organisasi yang menghargai keserasian perkakasan domestik serta fleksibiliti open-weight.
Perbandingan Keupayaan Praktikal
Di luar skor penanda aras mentah, utiliti dunia sebenar bergantung pada sejauh mana model melaksanakan tugas yang penting untuk perniagaan dan pembangun, seperti pengaturcaraan, penaakulan, pengendalian input multimodal, dan pelaksanaan urutan berfikir.
Berikut ialah ringkasan kekuatan relatif dan kes penggunaan tipikal:
| Keupayaan | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Penaakulan Umum | Cemerlang | Kuat | Sangat kuat |
| Pengaturcaraan & Alat Pembangun | Tinggi | Terbaik dalam kelas antara model terbuka | Sangat kuat |
| Multimodal (visi/video) | Sokongan natif terbina | Terhad | Sederhana |
| Aliran Kerja Agentic | Cemerlang | Sangat baik | Cemerlang |
| Kerja Mendalam Konteks Panjang | Peneraju (1M token) | Tinggi | Tinggi (200K) |
| Kelajuan & Kos Inferens | Sederhana | Peneraju (pantas & murah) | Kos lebih tinggi & lebih perlahan |
Wawasan Utama:
- MiniMax M2.5 menonjol untuk aliran kerja produksi — ia pantas, murah, dan sangat kompetitif dalam penanda aras pengaturcaraan serta agentic.
- Qwen 3.5 cemerlang dalam pemahaman multimodal mendalam dan pengiraan konteks sangat panjang, yang penting untuk tugas penyelidikan kompleks.
- GLM 5 memaparkan penaakulan agentic yang kuat sesuai untuk tugas kejuruteraan perusahaan.
Perbandingan Harga dan Kos
Kecekapan kos ialah pembeza utama untuk penerimaan perusahaan — terutamanya bagi pengguna volum tinggi.
| Model | Harga Input (Anggaran) | Harga Output (Anggaran) | Catatan |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 | Setara | Kos per token sangat rendah (laporan). | |
| MiniMax M2.5 | ~$0.30 / 1M token (input) | ~$1.20 / 1M token | Sangat cekap kos. |
| GLM 5 | ~$1.00 / 1M token | ~$3.20 / 1M token | Lebih tinggi tetapi masih kompetitif. |
Interpretasi:
- MiniMax M2.5 menerajui kecekapan harga per sejuta token, menjadikannya menarik untuk pelaksanaan volum tinggi.
- Harga Qwen 3.5 mengatasi banyak pesaing utama, termasuk model sumber tertutup dan sebahagian model sumber terbuka.
- GLM 5 membawa kos token lebih tinggi tetapi mungkin dibenarkan dengan prestasi agentic jangka panjang yang lebih kuat dan keupayaan kejuruteraan.
CometAPI pada masa ini mengintegrasikan ketiga-tiga model ini, dan harga API sentiasa didiskaunkan. Jika anda tidak mahu menukar vendor dan menyesuaikan diri dengan strategi harga vendor berbeza, CometAPI ialah pilihan terbaik. Ia hanya memerlukan kunci untuk diakses melalui format sembang.
Kesimpulan
Dalam konteks awal 2026, Qwen 3.5, MiniMax M2.5, dan GLM 5 masing-masing ialah model yang menarik dengan kekuatan berbeza. Ketiga-tiganya menandakan evolusi berterusan AI berprestasi tinggi dengan open-weight:
- Qwen 3.5 mendahului dalam penaakulan konteks panjang dan multimodal serta sokongan berbilang bahasa global.
- MiniMax M2.5 mendorong produktiviti dunia sebenar dan aliran kerja agen yang cekap.
- GLM 5 berskala untuk tugas kejuruteraan tinggi dengan asas parameter aktif yang besar.
Memilih model yang tepat bergantung pada keperluan khusus projek anda — sama ada keupayaan mengendalikan penaakulan multimodal, prestasi pengaturcaraan, skala konteks, atau kecekapan kos.
Pembangun boleh mengakses Qwen 3.5 API, MiniMax M2.5 dan GLM-5 (Zhipu) melalui CometAPI sekarang. Untuk bermula, terokai keupayaan model dalam Playground dan rujuk API guide untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.
Sedia untuk bermula?→ Daftar untuk Qwen-3.5 hari ini !
Jika anda ingin mengetahui lebih banyak tip, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!