MiniMax M2.5 vs Kimi K2.5 vs GLM-5：2026 中国开源模型三强官方基准对比

先说结论（给忙人版）

如果你要在 MiniMax M2.5 / Kimi K2.5 / GLM-5 里快速做技术选型，可以先按这条思路：

• 工程化 Agent + 长程任务：优先试 GLM-5
• 低成本高吞吐 + 实用办公/搜索/工具调用：优先试 MiniMax M2.5
• 多模态（尤其视觉到代码）+ Agent Swarm：优先试 Kimi K2.5

说明：本文只采信官方或一手来源（官方博客、官方 GitHub/HF、论文/文档）。不同厂商评测协议不一致，分数仅作参考，不做“绝对碾压”结论。

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一、官方来源里，它们各自强调什么？

1) MiniMax M2.5（官方博客）

MiniMax 官方在发布文中强调：

• SWE-Bench Verified 80.2%
• Multi-SWE-Bench 51.3%
• BrowseComp（含 context management）76.3%
• 在复杂 Agent 任务上，较前代速度提升，且重点强调成本/吞吐（100 TPS / 50 TPS）

来源：

• https://www.minimax.io/news/minimax-m25

2) Kimi K2.5（官方 Tech Blog + GitHub）

Moonshot 官方强调：

• 原生多模态（视觉+文本）与 Agentic 能力
• Agent Swarm：官方描述可自组织并行子任务（并给出最多子代理与工具调用规模）
• 在官方表格中覆盖 Coding、Agentic Search、Vision/Video 多项基准

来源：

• https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html
• https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2.5

3) GLM-5（论文 + 官方模型页/文档）

GLM-5 相关一手资料强调：

• 面向 Agentic Engineering（从“写片段代码”走向“完成系统工程”）
• 在多项 Agent/Coding/Reasoning 基准上达到开源领先梯队
• 强调长程任务（long-horizon）与工程任务完成度

来源：

• https://arxiv.org/html/2602.15763v1
• https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/text/glm-5

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二、按场景选，而不是按单一跑分选

1) 你是“工程交付导向”（能不能把项目做完）

更建议先压测 GLM-5 和 MiniMax M2.5。

原因：两者都在官方材料里大量强调 Coding + Agent 工程任务闭环能力（不仅是“写一段代码”）。

2) 你是“多模态产品导向”（图/视频理解 + 前端生成）

更建议先压测 Kimi K2.5。

原因：Kimi K2.5 的官方资料对视觉推理、图/视频到代码、Agent Swarm 描述最完整。

3) 你是“成本与吞吐导向”（线上要跑规模）

优先把 MiniMax M2.5 放进候选。

原因：官方明确给出高吞吐与低成本定位，适合预算敏感且请求量较大的应用。

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三、这三家怎么做“可信对比”才不踩坑？

很多文章会直接拿分数硬比，这是不严谨的。建议你在内部评测时统一以下条件：

• 同一批业务任务（至少 20 个真实任务）
• 同一工具链（搜索、代码执行、浏览器等）
• 同一 token/时间预算
• 同一失败判定规则（超时、空输出、事实错误）
• 把“可交付性”设为最高权重（而不是仅看一次输出流畅度）

这样得出的结论，才对你的业务有用。

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四、给中国团队的落地建议（实操版）

• 想要稳健工程产出：先试 GLM-5，MiniMax M2.5 作为并行备选
• 想要多模态产品体验：先试 Kimi K2.5
• 想要规模化与成本控制：重点评估 MiniMax M2.5
• 最优实践通常不是“单模型 All in”，而是：
  • 主模型（工程）+ 辅模型（多模态）+ 成本兜底模型

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五、一句话总结

这三款都配得上“2026 中国开源热门模型”这个标签。谁更好，不在榜单，在你的任务分布和成本约束。

如果你愿意，我们下一篇可以直接做： 《同一套 20 个真实任务下，MiniMax M2.5 / Kimi K2.5 / GLM-5 的可复现实测（含 Prompt 与日志）》。