GLM-4.7 vs MiniMax-M2.1:国产顶尖模型对比测试(含真实代码生成场景)
发布于 2025年12月23日
国产大模型正在快速缩小与国际顶尖水平的差距, 12 月 23 日,智谱和 MINIMAX 相继发布了旗舰模型:GLM-4.7 和 MiniMax-M2.1,
两者都声称在多项 benchmark 上超越 Claude Sonnet 4.5,接近 Claude Opus 4.5。
我们一起来横评看看两个目前国内的顶级模型表现如何。
参数对比
两家都以 Claude Sonnet 4.5 作为对标,我们也加入它作为基准线。
代码与工程能力
| Benchmark | Claude Sonnet 4.5 | GLM-4.7 | MiniMax-M2.1 | 胜者 | | --- | --- | --- | --- | --- | | SWE-bench Verified | 77.2 | 73.8 | 74.0 | Claude | | LiveCodeBench-v6 | 64.0 | 84.9 | 81.0 | GLM | | SWE-bench Multilingual | 68.0 | 66.7 | 72.5 | MiniMax | | Terminal Bench 2.0 | 42.8 | 41.0 | 47.9 | MiniMax |
- SWE-bench Verified(修复真实 GitHub Issue):Claude Sonnet 4.5 小胜, GLM 和 MiniMax 差距不大
- LiveCodeBench-v6(即时算法/LeetCode):GLM 和 MiniMax 大幅超过 Claude,GLM 小胜
- SWE-bench Multilingual(多语言代码能力)和 Terminal Bench 2.0(命令行/Linux操作):MiniMax 胜
逻辑与数学
| Benchmark | Claude Sonnet 4.5 | GLM-4.7 | MiniMax-M2.1 | 胜者 | | --- | --- | --- | --- | --- | | AIME 2025 | 87.0 | 95.7 | 83.0 | GLM | | MMLU-Pro | 88.2 | 84.3 | 88.0 | Claude | | HLE | 13.7 | 24.8 | 22.2 | GLM |
- AIME 2025(美国数学邀请赛):GLM 遥遥领先
- MMLU-Pro(综合百科知识):Claude 和 MiniMax 胜
- HLE(高难度长尾问题):GLM 胜,Claude 差的很远
智能体与工具
| Benchmark | Claude Sonnet 4.5 | GLM-4.7 | MiniMax-M2.1 | 胜者 | | --- | --- | --- | --- | --- | | BrowseComp | 24.1 | 52.0 | 47.4 | GLM | | BrowseComp (Context) | - | 67.5 | 62.0 | GLM |
模型自主上网查找信息和使用工具的能力:GLM 胜
对比结果
GLM 4.7 和 MiniMax-M2.1 仅在修复真实 GitHub Issue 上,跟 Claude Sonnet 4.5 有小幅差距,其他表现都超越了 Claude Sonnet 4.5!
GLM-4.7 最适合做科研辅助、数学推导、算法设计。 MiniMax-M2.1 最适合实际工程落地、跨语言开发。
但 benchmark 不等于实战。接下来用三个真实场景测试代码生成能力。
真实效果对比
鹈鹕 SVG 图
提示词:
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
GLM 4.7:

MiniMax-M2.1:

两个效果都不错,不过我更喜欢 MiniMax 的风格,并且正确的坐在了自行车上
基于 ThreeJS 的三维弹球
提示词:
实现一个基于 threejs 、Cannon-es 实现的三维弹球游戏
GLM 4.7:

MiniMax-M2.1:

❌ 两个都没有成功的构建可运行的游戏,全都无法展示三维弹球的桌面效果。
天气卡
提示词:
使用 HTML,创建一个精美的天气卡片
GLM 4.7:

MiniMax-M2.1:

都是经典的“AI 紫色”,MiniMax 多了一些交互效果。
结尾
选型建议:
GLM-4.7:数学推理和智能体能力更强,适合科研、算法设计、需要模型自主查资料的场景。
MiniMax-M2.1:多语言代码和命令行操作更强,在语义理解任务上表现更好,适合工程落地。
国产模型的 benchmark 超越了 Claude , 但实战能力还在追赶。
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