AI大模型争霸：智谱与MiniMax的春节较量

在智谱宣布开源GLM-5的不到半天内，MiniMax迅速跟进，推出了M2.5编程模型。

模型发布当日，智谱股价大涨，一度飙升超过25%，周涨幅达77%，市值突破1700亿港元。

MiniMax的涨幅也一度达到20%，总市值超过1800亿港元。两家公司的股价表现均远超大盘。

这种涨幅在港股AI板块中实属罕见。

要知道，智谱在1月8日IPO时，发行价为116.2港元，市值为518亿港元。短短一个月，市值翻了三倍多。

此外，智谱和MiniMax选择春节前的最后工作日发布模型，也是有其战略考量。

2月12日，是企业和开发者春节前最后的工作窗口。

此时发布模型，既能赶在假期前完成技术社区的首轮传播，又能让开发者在春节长假期间有充足时间试用和讨论。

此前，我本以为春节窗口期可能是AI领域的红包大战。但事实证明，并非如此。

春节期间，AI产业进入了“万模齐发”的盛况。

从1月底开始，阿里的Qwen3-Max-Thinking、月之暗面的Kimi 2.5、阶跃星辰的Step 3.5 Flash等模型接连发布。

随后在2月8日，阿里千问团队向Hugging Face提交了Qwen 3.5的支持代码，确认新模型即将到来。

字节跳动则计划在2月14日推出豆包 2.0，该版本包含Seedream 5.0和SeedDance 2.0的完整矩阵。

至于DeepSeek的V4版本，虽然是否会在春节期间发布仍存疑，但即便不发布新版本，市场也已经足够热闹。

真正的战场在于模型能力本身，而非红包大战。

花旗银行曾在1月26日指出，2026年将标志着AI助手从技术验证迈向全民级应用的拐点，而春节正是检验用户习惯养成的关键窗口。

01 智谱和MiniMax两大模型究竟如何？

GLM-5的核心定位是面向复杂系统工程与长程agent任务。

如果说过去的AI编程工具只是帮你写代码，那么GLM-5则是帮你完成整个系统工程。

智谱将这一模式称为“agent engineering”，并表示这是“vibe coding”的下一阶段。

这一说法并非空穴来风。前OpenAI联合创始人兼AI主管安德烈·卡尔帕西（Andrej Karpathy）在“vibe coding”实践一周年时曾表示，开发者的角色正在从“写代码”转向“编排AI agent”。

GLM-5在某种程度上是对这一趋势的回应。

几周前，开源社区曾流传一个名为“Pony Alpha”的神秘模型。它能进行长程交互、拆解复杂任务、在多轮对话中保持稳定上下文，一度引发广泛猜测。

如今答案揭晓，Pony Alpha正是GLM-5的匿名测试版本。

GLM-5在技术规格上实现了显著跃升。参数量从GLM-4.7的355B（激活 32B）扩展至744B（激活40B），预训练数据从23T token增加到28.5T token。

更大的参数规模意味着更强的知识储备和推理能力。但更关键的是GLM-5的两项创新。

第一项是名为“Slime”的异步强化学习框架。

这套系统支持模型从长程交互中持续学习，在处理需要数十步操作的工程任务时保持策略一致性。

传统的AI编程工具在短对话中表现优秀，但任务链条拉长后，模型容易犯错，前后逻辑出现断裂。Slime框架的设计初衷是让模型在长周期任务中保持“记忆”和“目标感”。

第二项是集成了DeepSeek的稀疏注意力机制（DSA）。

这套机制能让模型在保持长文本处理能力的同时，大幅降低部署成本。DSA的机制让模型在识别关键逻辑和重复模板时更高效，从而提升整体运行效率并降低运行成本。

根据智谱的测试分数，GLM-5在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0中分别获得77.8和56.2的高分，是目前开源模型的最高分数。

02 它们有何不同？