Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: który jest lepszy w 2026 roku

Trzy niedawno zaprezentowane flagowe modele na rynek chiński — Qwen 3.5 od Alibaba Group, MiniMax M2.5 od MiniMax oraz GLM-5 od Zhipu AI — zostały ogłoszone w odstępie kilku tygodni i reprezentują odmienne kompromisy. Qwen 3.5 koncentruje się na agentskich możliwościach multimodalnych w bardzo dużej, rzadkiej skali i deklaruje znaczące zyski kosztowo-efektywnościowe; MiniMax M2.5 kładzie nacisk na zrównoważoną produktywność w realnych zadaniach (zwłaszcza kodowanie) przy niższym koszcie serwowania; GLM-5 dąży do bycia najlepszym modelem z otwartymi wagami w zakresie rozumowania, kodowania i zadań agentskich, zaprojektowanym do działania na krajowych układach scalonych. Wybór „który jest lepszy” silnie zależy od celu: szerokie wdrożenia agentów w przedsiębiorstwie (Qwen), produktywność deweloperów i wrażliwość na koszty (MiniMax) lub badania / adopcja open-source i transparentność (GLM).

Czym są Qwen 3.5, MiniMax M2.5, GLM-5 Zhipu?

Qwen 3.5 — co to jest?

Qwen 3.5 to rodzina multimodalnych modeli z otwartymi wagami generacji 2026 od Alibaba (w szczególności wariant Qwen-3.5-397B), reklamowana do zadań „agentskich” — tj. modeli potrafiących rozumować z użyciem narzędzi, wchodzić w interakcje z GUI i działać na wejściach tekstowych, obrazowych oraz wideo. Alibaba pozycjonuje Qwen 3.5 jako hybrydę rzadkich/gęstych komponentów, która dostarcza wysoką wydajność multimodalną i agentską przy znacznie niższym koszcie na token niż wiele zachodnich modeli zamkniętych. Premiera została zgrana z Wigilią Chińskiego Nowego Roku, sygnalizując agresywny ruch produktowo-cenowy.

Najważniejsze opublikowane specyfikacje i deklaracje:

• Klasa parametrów: ~397B łącznie z rzadkim routingiem Mixture-of-Experts (MoE) i znacznie niższą efektywną liczbą aktywowanych parametrów w wielu przypadkach inferencji.
• Multimodalność: natywne szkolenie na wizji + tekście; obsługa obrazów i rozszerzonego rozumienia wideo.
• Okno kontekstu / długie formy: warianty platformy Qwen (Plus) reklamują bardzo długie okna kontekstu (docelowo konfiguracje od kilkuset tysięcy do blisko miliona tokenów na hostowanych poziomach).
• Oferta biznesowa: działania agentskie (interakcja z GUI aplikacji), niski koszt na token i mocne wyniki na tle wcześniejszych wersji Qwen oraz wybranych konkurencyjnych deklaracji.

MiniMax M2.5 — co to jest?

MiniMax M2.5 to najnowsze wydanie zespołu MiniMax (niezależne laboratorium/startup AI), pozycjonowane jako pragmatyczny, wysoko-użyteczny model zoptymalizowany pod kodowanie, użycie narzędzi agentskich i przepływy produktywności. MiniMax podkreśla strojenie oparte na RLHF i wzmocnieniowym uczeniu w środowisku realnych zadań, aby poprawić działanie agentów w produkcji.

Najważniejsze opublikowane specyfikacje i deklaracje:

• Obszary fokusowe: kodowanie (zadania SWE), orkiestracja narzędzi agentskich oraz automatyzacja wyszukiwania/biura.
• Deklarowane benchmarki: wysokie wyniki na SWE-Bench Verified, Multi-SWE i testach agentskich typu BrowseComp (dane producenta: 80,2% SWE-Bench Verified; 76,3% w harnessach BrowseComp w niektórych opublikowanych przebiegach).
• Otwartość: MiniMax dystrybuuje wagi modeli i zapewnia dostęp przez popularne stosy inferencyjne oraz repozytoria (np. Ollama).

GLM-5 Zhipu — co to jest?

GLM-5 to flagowe wydanie Zhipu (Z.AI / Zhipu AI), następca szybkiej serii aktualizacji GLM-4.x. GLM-5 celuje w szeroko kompetentny model z otwartymi wagami, który kładzie nacisk na kodowanie, rozumowanie, sekwencje agentskie i zgodność ze sprzętem krajowym (trening i optymalizacja na akceleratorach produkowanych w Chinach, takich jak Huawei Ascend i Kunlunxin). Zhipu pozycjonuje GLM-5 jako najlepszy w klasie wśród modeli open na wielu publicznych benchmarkach akademickich.

Tabela porównawcza „head-to-head”

Interpretacja: Te trzy modele zajmują nachodzące się, ale różne nisze konkurencyjne. Qwen-3.5 jest pozycjonowany jako szeroko kompetentny agent multimodalny z efektywnością infrastruktury i otwartymi wagami. GLM-5 zgłasza mocne wyniki w kodowaniu i zadaniach agentskich ze skupieniem na krajowych łańcuchach dostaw sprzętu. MiniMax M2.5 akcentuje szybkość wykonania i inżynierię pod produkcyjne zadania agentskie.

Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: porównanie architektur

Różnice architektoniczne silnie wpływają na wydajność w zadaniach takich jak rozumowanie, kodowanie, przepływy agentskie i rozumienie multimodalne.

Poniżej zestawienie kluczowych cech architektonicznych:

Interpretacja:

• Projekt Qwen 3.5 skupia się na skali i efektywności poprzez hybrydowe architektury rzadkie, umożliwiając ogromne okna kontekstu i bogate wyjścia multimodalne.
• MiniMax M2.5 priorytetyzuje wydajną inferencję i produktywność tu i teraz, osiągając niższe koszty obliczeń i szybsze wywołania narzędzi — kluczowe dla realnych zadań agentskich.
• Duża skala GLM 5 i szeroka liczba aktywnych parametrów celują w konkurencyjność na benchmarkach i zadaniach długokrokowych, potencjalnie dorównując modelom zamkniętym.

Qwen 3.5 — hybryda rzadkie/gęste, infrastruktura agentska

• Sedno: Qwen 3.5 używa stylu rzadkości MoE (Mixture-of-Experts) połączonego z gęstym routingiem dla tokenów multimodalnych. Daje to wysoką łączną liczbę parametrów (np. ~397B), przy aktywacji jedynie podzbioru parametrów podczas inferencji — zmniejszając koszty obliczeń i wymagania pamięci w typowych zapytaniach.
• Implikacje: Duża pojemność reprezentacyjna dla wiedzy + fuzji modalności przy kontroli kosztów inferencji. Dobre dla długiego kontekstu i ciężkich obciążeń multimodalnych, jeśli infrastruktura hostingowa wspiera rzadkie jądra.

MiniMax M2.5 — RL zoptymalizowane pod zadania + kompaktowy rdzeń

• Sedno: MiniMax kładzie nacisk na trening przez rozbudowane pipeline’y RLHF/RL-w-środowisku i fine-tuning pod użycie narzędzi. M2.5 zdaje się preferować gęsty, lecz efektywny rdzeń dostrojony do kodowania i sekwencji agentskich.
• Implikacje: Mniejszy nacisk na ekstremalną skalę parametrów; większy na zgodność zachowań, ergonomię dla deweloperów i niezawodność agentów. Często daje lepsze realne zachowanie agentskie na dolar obliczeń w przepływach kodowania.

GLM-5 — gęsta architektura z inżynierią pod przepustowość

• Sedno: GLM-5 to gęsty, duży model zoptymalizowany pod przepustowość treningu i iteracyjne post-treningowe aktualizacje z użyciem asynchronicznej infrastruktury RL (w niektórych kartach modelu raportowanej jako „slime”). Zhipu wyraźnie zoptymalizował też zgodność ze stosami akceleratorów krajowych.
• Implikacje: Mocne, ogólne rozumowanie i kodowanie, z wyborami inżynieryjnymi nakierowanymi na szybkie iteracje i kompatybilność z chińskim ekosystemem układów.

Jak wypadają w benchmarkach?

Bezpośrednie porównania benchmarkowe są jednym z najkorzystniejszych sposobów oceny wydajności w kluczowych obszarach, takich jak rozumowanie, kodowanie i kompleksowe zrozumienie.

Poniżej kluczowe raportowane wyniki z kontekstem.

Ogólne rozumowanie i wiedza

Przepływy agentskie i kodowanie

• MiniMax M2.5 ma mocne realne benchmarki kodowania z 80,2% na SWE-Bench Verified i solidnym zarządzaniem zadaniami wieloetapowymi.
• GLM 5 według doniesień zbliża się do liderów zamkniętych i przewyższa niektóre benchmarki, jak Gemini 3 Pro, na wybranych metrykach kodowania i agentskich.
• Qwen 3.5 jest szeroko raportowany jako porównywalny z czołowymi modelami zamkniętymi takimi jak Gemini 3 Pro i GPT-5.2, choć pełne, niezależne arkusze benchmarków wciąż się pojawiają.

Wydajność multimodalna

Ogółem multimodalne wsparcie Qwen 3.5 i rozszerzone okno kontekstu dają mu potencjalną przewagę w długich rozmowach, rozumieniu wideo oraz zadaniach agentskich wymagających trwałego kontekstu.

Benchmarki i miejsca, gdzie każdy model błyszczy:

• Qwen3.5: wyróżnia się w multimodalnych zadaniach agentskich (VITA, BFCL, TAU2), mocny w multimodalnym zrozumieniu dokumentów/wideo i konkurencyjny w kodowaniu oraz ogólnym rozumowaniu. Przewagą biznesową Qwen jest płynna integracja z ekosystemem Alibaba i strategia produktowa akcentująca handel z agentami i narzędzia.
• MiniMax M2.5: pozycjonowany ceną i przepustowością przy solidnej, pragmatycznej wydajności w zadaniach agentskich; jego przewagą jest ekonomika dla pętli agentów o dużej skali. Niezależne migawki rebench pokazują, że MiniMax jest konkurencyjny na indeksach produktywności, ale niekoniecznie absolutnie najlepszy na każdym leaderboardzie akademickim.
• GLM-5 (Zhipu): wyróżnia się na zestawach kodowania i SWE (SWE-bench Verified ~77,8, Terminal-Bench ~56,2), z bardzo dużym oknem kontekstu i mocną wydajnością z otwartymi wagami — GLM-5 to prawdopodobnie topowy wybór open-weight do ciężkich zadań kodowania/inżynierii na początku lutego 2026.

Praktyczna rekomendacja

Jeśli głównym obciążeniem jest agentska orkiestracja multimodalna (wywołania narzędzi, automatyzacja GUI, dokumenty multimodalne, integracja agentów e-commerce), Qwen3.5 jest jednym z najlepszych wyborów i oferuje przewagi platformowe w Azji. Jeśli potrzebujesz najlepszego modelu „inżyniera kodu” z otwartymi wagami, GLM-5 aktualnie wygląda mocniej na deweloperskich benchmarkach kodowania. Jeśli koszty/przepustowość są jedynym największym ograniczeniem dla masowych pętli agentów, MiniMax M2.5 oferuje wyraźną przewagę kosztową. Zastosuj podejście hybrydowe: np. GLM-5 do ciężkiej generacji kodu, Qwen3.5 do frontowej orkiestracji multimodalnej, MiniMax M2.5 do wysokowolumenowych, niskolatencyjnych pętli agentskich.

Zatem — który jest lepszy: Qwen 3.5, MiniMax M2.5 czy GLM-5?

Krótka odpowiedź

Nie ma jednego „lepszego” modelu — każdy prowadzi na innych osiach:

• Qwen 3.5: najlepszy kandydat do multimodalnych zastosowań agentskich oraz bardzo kosztoczułych wdrożeń na dużą skalę (mocne ceny dostawcy i natywny fokus na wizję + działania).
• MiniMax M2.5: najlepszy do kodowania i praktycznych łańcuchów narzędzi agentskich, gdzie liczą się ergonomia dla deweloperów i realne benchmarki kodowania.
• GLM-5: najlepszy szeroki generalista open-model, szczególnie atrakcyjny dla wdrożeń zorientowanych na Chiny i organizacji ceniących zgodność z krajowym sprzętem oraz elastyczność otwartych wag.

Praktyczne porównanie możliwości

Poza surowymi wynikami benchmarków, użyteczność w realnym świecie zależy od tego, jak dobrze model wykonuje zadania ważne dla firm i deweloperów, takie jak kodowanie, rozumowanie, obsługa multimodalnych wejść i wykonywanie operacji łańcucha myśli.

Poniżej podsumowanie względnych mocnych stron i typowych przypadków użycia:

Kluczowe wnioski:

• MiniMax M2.5 błyszczy w przepływach produkcyjnych — jest szybki, tani i wysoce konkurencyjny w benchmarkach kodowania i agentów.
• Qwen 3.5 wyróżnia się w multimodalnym głębokim rozumieniu oraz bardzo długim kontekście, co jest kluczowe przy złożonych zadaniach badawczych.
• GLM 5 prezentuje mocne rozumowanie agentskie odpowiednie do przedsiębiorstwowych zadań inżynierskich.

Porównanie cen i kosztów

Efektywność kosztowa to główny wyróżnik dla adopcji w przedsiębiorstwach — szczególnie dla użytkowników o dużym wolumenie.

Interpretacja:

• MiniMax M2.5 prowadzi pod względem efektywności cenowej w przeliczeniu na milion tokenów, co czyni go atrakcyjnym dla wdrożeń o dużym wolumenie.
• Cennik Qwen 3.5 podcina wielu głównych konkurentów, w tym modele zamknięte, a nawet niektóre otwarte.
• GLM 5 ma wyższy koszt na token, ale może to uzasadniać mocniejszym długohoryzontowym działaniem agentskim i możliwościami inżynieryjnymi.

CometAPI integruje obecnie te trzy modele, a jego cena API jest zawsze z rabatem. Jeśli nie chcesz zmieniać dostawców i dostosowywać się do różnych strategii cenowych, CometAPI jest najlepszym wyborem. Wymaga tylko jednego klucza, aby uzyskać dostęp w formacie czatu.

Wnioski

W kontekście początku 2026 r. Qwen 3.5, MiniMax M2.5 i GLM 5 to przekonujące modele z wyraźnie zróżnicowanymi mocnymi stronami. Wszystkie trzy sygnalizują stałą ewolucję wydajnych modeli z otwartymi wagami:

• Qwen 3.5 prowadzi w multimodalnym, długokontekstowym rozumowaniu i globalnym wsparciu wielojęzycznym.
• MiniMax M2.5 pcha do przodu efektywną produktywność w realnym świecie i przepływy agentskie.
• GLM 5 skaluje się do ciężkich zadań inżynieryjnych z dużą liczbą aktywnych parametrów.

Wybór właściwego modelu zależy od precyzyjnych wymagań twojego projektu — czy jest to zdolność do obsługi rozumowania multimodalnego, wydajność w kodowaniu, skala kontekstu czy efektywność kosztowa.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do Qwen 3.5 API, MiniMax M2.5 oraz GLM-5 (Zhipu) poprzez CometAPI już teraz. Aby zacząć, poznaj możliwości modelu w Playground i zapoznaj się ze szczegółową instrukcją w API guide. Przed dostępem upewnij się, że zalogowałeś(-aś) się do CometAPI i uzyskałeś(-aś) klucz API. CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić integrację.

Gotowi do startu?→ Zarejestruj się w Qwen-3.5 już dziś!

Jeśli chcesz poznać więcej porad, przewodników i nowości o AI, śledź nas na VK, X i Discord!