夜雨聆风2026年4月，中国AI圈发生了一件大事——四家国产大模型厂商在12天内密集发布新品：小米MiMo-V2.5-Pro、智谱GLM-5.1、MiniMax M2.7、DeepSeek-V4。四款模型都主打"Agent能力+长上下文+开源"，价格一个比一个卷，性能一个比一个猛。
到底谁更强？谁更便宜？谁更适合你的场景？
今天这篇文章，用真实数据帮你一次看清楚。
先看硬参数：四款模型长什么样？
在对比之前，先搞清楚这四个模型的基本面。它们都采用了MoE（混合专家）架构——模型总参数量很大，但推理时只激活一部分参数，兼顾性能和效率。
| 维度 | MiMo-V2.5-Pro | GLM-5.1 | MiniMax M2.7 | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|---|---|
| 发布时间 | 2026.04.22 | 2026.03.27 | 2026.03.18 | 2026.04.24 |
| 总参数量 | 1.02T | 744B | 未公开 | 1.6T |
| 激活参数 | 42B | 40B | 未公开 | 49B |
| 上下文窗口 | 1M tokens | 200K tokens | 1M tokens | 1M tokens |
| 开源协议 | MIT | 部分开源 | 闭源 | MIT |
一个有意思的现象：小米和DeepSeek都选了MIT协议——意味着你可以随便商用、微调、二次开发，没有任何限制。智谱的GLM-5.1只开放了API，MiniMax M2.7则是纯闭源。
对开发者来说，开源意味着可以本地部署、私有化微调，这对企业级Agent应用非常关键。
性能对决：跑分只是参考，实战才是真相
先看第三方评测数据。在Artificial Analysis综合智能指数上，四款模型的得分如下：
- ●MiMo-V2.5-Pro：1578分（开源模型第一）
- ●GLM-5.1：1535分
- ●DeepSeek-V4-Pro：1554分
- ●MiniMax M2.7：1514分
小米MiMo拿下了开源模型的榜首。但跑分不能说明一切，我们来看几个关键场景的真实表现。
编程能力：SWE-bench Pro
SWE-bench是目前最接近真实软件工程能力的评测——不是写个Hello World，而是理解项目结构、定位bug、提交修复。
- ●DeepSeek-V4-Pro：80.6%（最高）
- ●MiMo-V2.5-Pro：57.2%
- ●GLM-5.1：在CyberGym评测中表现突出，Agent长链条任务优势明显
- ●MiniMax M2.7：工具调用稳定性显著提升
DeepSeek在纯代码能力上确实最强，但MiMo的强项在于超长任务链的自主执行——它可以连续运行数小时，自主完成上千步工具调用，这种能力在实际Agent场景中比单次代码补全更有价值。
Agent能力：谁更能"干活"？
这才是2026年大模型的核心战场。Agent不是聊天机器人，而是能自主规划、调用工具、处理错误、持续执行的AI助手。
MiMo-V2.5-Pro的杀手级特性是"千步Agent链"——支持超过1000次工具调用的连续任务，曾演示过4.3小时自主编写Rust编译器、11.5小时开发视频编辑器。在OpenClaw等Agent框架中，它的token效率比Claude Opus高出40-60%。
GLM-5.1的突破在于"8小时级自主执行"——支持1200多步的任务链，在SWE-bench Pro上首次超越Claude Opus 4.6，成为首个登顶该榜单的国产模型。
MiniMax M2.7主打"模型自我进化"——它是第一个深度参与迭代自己的模型，通过自主运行100多轮"分析→修改→评测→回退"循环来优化自身。在工具调用的稳定性上做了专项优化。
DeepSeek-V4-Pro则在Agent训练上独辟蹊径：把Agent作为与数学、代码并列的独立专家方向单独训练，工具调用格式从JSON换成XML结构降低错误率，跨轮推理痕迹完整保留。
价格战：谁是真正的"价格屠夫"？
这是开发者最关心的部分。四款模型的API定价：
| 模型 | 输入价格（$/M tokens） | 输出价格（$/M tokens） |
|---|---|---|
| MiMo-V2.5-Pro | $1.00 | $3.00 |
| GLM-5.1 | $1.40 | $4.40 |
| MiniMax M2.7 | ~$0.30 | ~$2.40 |
| DeepSeek-V4-Pro | ~$0.30（缓存命中） | ~$3.30 |
MiniMax最便宜，DeepSeek的缓存命中价格极低。但价格要看综合成本——跑完一个任务总共花多少钱。
根据Artificial Analysis的评测，跑完相同的综合评测任务：
- ●MiMo-V2.5-Pro：$462
- ●GLM-5.1：$544
- ●Kimi K2.6：$948
小米的token效率优势在这里体现得很明显：虽然单价不是最低，但完成同样任务消耗的token更少，总成本反而最低。
一句话选型指南
说了这么多，到底该选哪个？我给你一个最简版本：
如果你是个人开发者/创业团队： → 选 MiMo-V2.5-Pro
- ●MIT开源可商用，1M超长上下文，token效率高，综合成本最低
如果你需要极致代码能力： → 选 DeepSeek-V4-Pro
- ●SWE-bench 80.6%碾压级表现，1.6T参数量全球最大，同样MIT开源
如果你追求Agent稳定性： → 选 GLM-5.1 或 MiniMax M2.7
- ●GLM在长链条任务上首次超越Claude Opus，MiniMax的自我进化机制让工具调用更稳
如果你预算极其有限： → 选 MiniMax M2.7
- ●闭源但价格地板级，适合跑量场景
写在最后
2026年的国产大模型，已经不再是"追赶者"的角色。
小米MiMo从手机厂商跨界拿下开源榜首，DeepSeek用1.6T参数重新定义开源上限，智谱GLM首次在SWE-bench上超越Claude Opus，MiniMax用"模型自我进化"开辟了新路线——四家走出了四条完全不同的技术路径，但都抵达了全球第一梯队。
对开发者来说，这是最好的时代：模型够强、价格够低、开源够彻底。
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数据来源：Artificial Analysis、SWE-bench、各厂商官方发布。本文不构成投资建议。
— 全文完 —
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