GLM-5.2vsMiniMax M3

在 3 个共同 benchmark 中,GLM-5.2 整体领先:GLM-5.2 领先 3 项,MiniMax M3 领先 0 项,持平 0 项,平均分差 +8.11。

智谱AI
GLM-5.2

智谱AI · 2026-06-13 · 推理大模型

MiniMaxAI
MiniMax M3

MiniMaxAI · 2026-06-01 · 多模态大模型

GLM-5.23 (100%)(0%)0 MiniMax M3

评测分数

按能力类目分组,每组内按分差大小排列;共 3 项。

AI Agent - Tool Usage

GLM-5.2 领先 1/1
评测项GLM-5.2MiniMax M3分差
TerminalBench 2.1814 / 14Thinking High (With Tools)6611 / 14Thinking (With Tools)+15

Coding and Software Engineer

GLM-5.2 领先 1/1
评测项GLM-5.2MiniMax M3分差
SWE-Bench Pro - Public62.105 / 44Thinking (With Tools)597 / 44Thinking (With Tools)+3.10

General Knowledge

GLM-5.2 领先 1/1
评测项GLM-5.2MiniMax M3分差
LiveBench76.249 / 115Normal (No Tools)70.0240 / 115Deep Thinking (No Tools)+6.22

规格对比

字段GLM-5.2MiniMax M3
发布机构智谱AIMiniMaxAI
发布时间2026-06-132026-06-01
模型类型推理大模型多模态大模型
架构MoE 架构MoE 架构
参数规模7533.3亿4280亿
上下文长度1M1M
最大输出128K512K

API 调用价格

价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录;缺失项不做推测。

价格项GLM-5.2MiniMax M3
文本输入$1.4 / 1M tokens¥2.1 / 1M tokens
文本输出$4.4 / 1M tokens¥8.4 / 1M tokens
缓存读取$0.26 / 1M tokens¥0.42 / 1M tokens

小结

  • GLM-5.2在以下类目领先:AI Agent - Tool Usage (1/1)、Coding and Software Engineer (1/1)、General Knowledge (1/1)

3 个共同 benchmark 上,GLM-5.2 平均高出 8.11 分。

单项差距最大的 benchmark:TerminalBench 2.1 — GLM-5.2 81,MiniMax M3 66(分差 +15)。

本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成,不使用实时 LLM 撰写。