文 | 字母榜，作家 | 苗正，裁剪 | 王靖

在智谱最初布告开源 GLM-5 后不到半天的时期里，MiniMax 立马跟进上线 M2.5 编程模子。

就在发布模子确当日，智谱股价开盘大涨，一度涨超 25%，周内累计涨幅卓著 77%，市值冲破 1700 亿港元。

MiniMax 同日涨幅一度卓著 20%，总市值卓著 1800 亿港元。两家公司的股价发扬远超大盘。

这种涨幅在港股 AI 板块并不常见。

要知谈，智谱在 1 月 8 日 IPO 时，刊行价为 116.2 港元，其时的市值是 518 亿港元。短短一个月时期，市值翻了三倍多。

此外，智谱和 MiniMax 聘用这个时期点发布，是有其试验考量。

2 月 12 日恰是企业和诞生者春节前临了的责任窗口。

此时发布模子，既能赶在假期前完成技能社区的首轮传播，又能让诞生者在春节长假时期有充足时期试用和磋商。

此前我曾以为，春节窗口期可能是裹着 AI 外表的红包大战，归根结底，比的是红包的数目和额度。但当今看来，我的推断是错的。

AI 产业在春节时期，进入了一个"万模皆发"的盛况。

从 1 月底启动，阿里的 Qwen3-Max-Thinking、月之暗面的 Kimi 2.5、阶跃星辰的 Step 3.5 Flash 已接连发布。

随后在 2 月 8 日，阿里千问团队又向 Hugging Face 提交了 Qwen 3.5 的缓助代码，证明新模子行将到来。

字节高出则盘算在 2 月 14 日推出豆包 2.0，何况新的豆包包含了 Seedream 5.0 和 SeedDance 2.0 的无缺矩阵。

至于 DeepSeek 的 V4 版块，其是否会在春节时期发布仍存疑，但即便不发布新版块，阛阓也还是实足吵杂。

信得过的战场，在于模子智商本人，红包退居其次。

花旗银行曾在 1 月 26 日明确指出，2026 年标记着 AI 助手从技能考证迈向全民级利用的拐点，春节成为测验用户俗例养成的关键窗口。

谁能在这个长假，用模子留下用户，谁就能在接下来的一年里占据主动，就像 2025 年的 DeepSeek 雷同。

智谱和 MiniMax 两大模子究竟怎么？

GLM-5 的中枢定位，是面向复杂系统工程与长程 agent 任务。

淌若说曩昔的 AI 编程用具仅仅帮你写代码，那 GLM-5 思作念的，是帮你完成通盘这个词系统工程。

智谱将这一模式叫作念" agent engineering "，何况暗示，这是" vibe coding "的下一阶段。

不外这个说法并非撩是生非，前 OpenAI 聚始创举东谈主兼 AI 主宰安德烈 · 卡尔帕西（Andrej Karpathy）在" vibe coding "实践一周年时就曾暗示过，诞生者的扮装正在从"写代码"转向"编排 AI agent "。

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GLM-5 某种进度上是对这一趋势的讲演。

几周前，开源社区曾流传一个名为" Pony Alpha "的玄机模子。它能进行长程交互、拆解复杂任务、在多轮对话中保捏褂讪高下文，一度激发正常猜度。

如今谜底揭晓，Pony Alpha 恰是 GLM-5 的匿名测试版块。

GLM-5 在技能规格上杀青了显耀跃升。参数目从 GLM-4.7 的 355B（激活 32B）推广至 744B（激活 40B），预老师数据从 23T token 加多到 28.5T token。

更大的参数领域意味着更强的常识储备和推聪慧商，但更关键的所在在于 GLM-5 的两项翻新。

第一项是名为" Slime "的异步强化学习框架。

这套系统缓助模子从长程交互中捏续学习，在处理需要数十步操作的工程任务时保捏战术一致性。

传统的 AI 编程用具经常在短对话中发扬出色，但一朝任务链条拉长，模子就容易犯错，前后逻辑出现断裂。

Slime 框架的联想初志，即是让模子在长周期任务中保捏"追悼"和"方针感"。

第二项是集成了 DeepSeek 的寥落防范力机制（DSA）。

这套机制能让模子在保捏长文本处聪慧商的同期，大幅裁减部署资本。

DSA 的机制其实很好认知，我举个例子，当你让 AI 分析一个包含数万行代码的格式时，它不需要对每一排代码都干涉同等的算计资源，而是梗概识别出哪些是关键逻辑、哪些是重迭模板。

因此通盘这个词模子的运行成果就会普及，举座运行资本也会裁减。

证据智谱给出的测试分数，GLM-5 在 SWE-bench-Verified 和 Terminal Bench 2.0 均分散赢得 77.8 和 56.2，是面前开源模子的最高分数。

防范先容一下后者，Terminal Bench 2.0 是测试模子在敕令行环境中的操作智商，比如能否正确施行文献操作、调用用具、处理诞妄。

56.2 的分数标明，GLM-5 还是具备了额外进度的"动手智商"。

在 agent 智商上，GLM-5 在 BrowseComp、MCP-Atlas 和 τ² -Bench 等多个评测基准中取得开源 OTA 发扬。

非凡值得珍藏的是 Vending Bench 2 测试。

这是最近比较火的基准。它的条目是模子在模拟环境中计算一家自动售货机公司，周期为一年。

它要我方决定进货、订价、库存结构、现款流治理，在资源有限的情况下捏续优化利润。

GLM-5 在这个测试中，最终账户余额达到 4432 好意思元，也即是说其具备一定的长久权术和资源管聪慧商，至少比我强。

MiniMax 的最新模子 M2.5 面前在模子界面还是不错聘用调用。

这是一个为 agent 场景原生联想的模子，MiniMax 官方称其对主张是 Claude Opus 4.6。

不外与智谱不同，MiniMax 官方并未公布其论文或 Hugging Face 权重。

M2.5 模子激活参数目为 10B，在显存占用和推理能效比上具有赫然上风。

比拟 GLM-5 的 40B 激活参数，M2.5 走的是"小而好意思"的阶梯，用更少的参数杀青更高的成果。

该模子缓助 PC、App、跨端利用的全栈编程诞生，尤其适配 Excel、深度筹商（deep research）、PPT 等坐褥力场景。

从社区反馈来看，MiniMax M2.5 在资本效益上保捏了该企业一贯作风，低廉、实惠。

有诞生者在外网论坛上共享，M2.5 在处理日常编程任务时，速率比 Claude Sonnet 4.5 快 2 倍，API 资本却只消后者的 8%。

它们有何不同？

两个模子都将编程智商当作中枢竞争力，但技能旅途有所不同。

GLM-5 通过更大的参数领域和更强的预老师数据来杀青智商普及，在处理大型代码仓库和复杂系统工程方面展现上风。

它就像一个警戒丰富的架构师，见过实足多的代码模式、认知实足深的系统逻辑，因此梗概在复杂场景中给出更全面的措置决策。

而 MiniMax M2.5 则通过更高效的架构联想，在推理速率和资本截止上更具上风。

天然警戒累积不如架构师丰富，但在常见任务上反馈更快、施行更高效。

依我推测，GLM-5 应该更合适专科阵势员处理复杂的、永劫的、系统级任务，比如一键克隆 Web UI、构建仿真桌面，这些需要深度认知和长程权术的工程格式。

MiniMax M2.5 则更合适全栈诞生、跨端利用等坐褥力场景中发扬更好，非凡合适那些需要快速迭代、频繁调用的日常诞生任务。

股价飞腾并非模子

但我以为这轮飞腾并非单纯的新模子发布效应。

智谱除了发布模子之外，还布告了居品的加价，GLM Coding Plan 价钱上调 30% 以上。

智谱在价钱变嫌函中明确暗示，这次加价源于" GLM Coding Plan 阛阓需求捏续强劲增长，用户领域与调用量快速普及"。

为保险高负载下的褂讪性与就业质料，智谱还同步加大算力与模子优化干涉。

这个逻辑耐东谈主寻味。

在 AI 大模子行业，大普遍公司都在通过降价来霸占阛阓份额，DeepSeek 即是如斯，以极低的价钱冲击阛阓，各家纷纷跟进降价。

但智谱聘用了违抗的战术，普及居品智商，然后加价。

但用户确切自得为更强的智商付费吗？

GLM-4.7 发布后，其 MaaS 平台的年度频频性收入（ARR）从 2000 万元增至超 5 亿元，10 个月赢得 25 倍增幅。

这施展，在 AI 编程这个细分阛阓，专科用户确乎自得为信得过能普及坐褥力的用具买单。

不外，和智谱股价飞腾雷同，MiniMax 股价飞腾的原因，也不全是来自于新模子的发布。

2 月 10 日，MiniMax 赢得了摩根大通的初次隐蔽，赢得"超配"评级和 700 港元方针价，并在当日激发股价一度飞腾 10.7%。

摩根大通后确指出，MiniMax 2025 年前三季度国外收入占比高达 73.1%，远超国内 AI 同业。

因此摩根大通将 MiniMax 描摹为 "天生人人化"的 AI 企业，以为其人人化布局是中枢竞争力。

国际阛阓中，OpenAI、Anthropic、谷歌的订价决策都远远高于 MiniMax，这就导致后者的中枢竞争力更强。

不仅如斯，西洋阛阓对 AI 用具的吸收度和付费智商，普遍高于国内阛阓。

MiniMax 的这一上风，在现时的国际环境下显得尤为难得。

不错预思的是，2026 年的春节，注定会成为中国 AI 发展史上的一个庞杂节点。

智谱和 MiniMax 的同期抢跑，天然仅仅这个迢遥叙事中的一个小小章节。

但它至少施展了一件事，国产大模子公司还是不执着于比参数和融资领域了，而是确切在推敲怎么把技能酿成诞生者自得掏钱的用具。