大家测 MiniMax-M2.5 感觉如何？
我刚才试了一些简单的测试任务，体感上 M2.5 的逻辑深度和任务完成度似乎远不如 GLM-5，甚至跟 Kimi K2.5 相比也有些差距。
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我的初步体感
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● 对标 GLM-5：感觉 GLM-5 在复杂架构的理解上更透彻，代码自愈能力更强。
● 对标 Kimi K2.5：Kimi 2.5 修复 Bug 后，在上下文理解和长逻辑坚持度上依然非常能打。
是我测试的姿势不对，还是 M2.5 在某些特定任务上确实还存在短板？
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求实测交流
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社区里有没有其他爆肝大神做过更深度的头对头 (Head-to-head) 对比？欢迎在评论区分享你的实测案例 and 结论，咱们一起摸摸新模型的底！
我刚刚看了测评，说是MiniMax-M2.5的前端设计不错，但还没试，在用GLM-5，这个效果真的不错
实际用下来，GLM 5比Mini max厉害很多
先看看，k2.5就挺全能的了。
毕竟大小在那摆着呢
感觉还是k2.5舒服，湿滑和效果都可以，gml5现在感觉比较慢，效果差距不大
速度快，上下文用得也快；bug修的快，屎山写得也快。
我还是觉得：小任务好用，大任务……交给老大哥glm吧。
不过话说回来，它顶着90%的上下文还能正常tool call，其实挺厉害的。
大家可以放心地把它上下文填满而不担心抽风。（但降智估计还是有的，没办法）
我今天也深度用了下m2.5，这个模型感觉拉完了，用起来很难受，我总感觉它会乱思考
胜在速度。高速的模型对编程体验提升也是很好的。
可以说是不思考，我看m2.5的思考很简短，就和没开思考一样 
适合比较“笨”的AI场合，速度快，忠实度高，不容易瞎说，但是不懂变通。感觉让它自主写代码，不如glm-5，和之前glm4.7 vs m2.1反过来了。现在glm-5的幻觉和瞎扯能力大大降低，变得好用多了，也相对比较聪明。
感觉是对的 minimax2.5 不如另外两个
毕竟参数量摆在这。230b的m2.5还是很难达到旗舰水准的。glm5我觉得倒是没榨干净，700b参数其实可以更聪明。实际上我觉得提升很明显，但相比glm4.7，参数量毕竟翻倍，本来就有参数量优势，所以就感觉没榨干。希望后面glm 5.x迭代可以再接再厉吧
参数量在这儿摆着的,如果一定要用这个,就要反复来回多拉扯几次.不过用来做一些简单任务的话,效率会很高.
我觉得这可能是两种不同的思路？glm5虽然逻辑变强了，更加聪明了，但是它还是有自由和创造的天性，比如：
glm系列模型就喜欢干这种自作聪明的事情，所以每次用它测试和撰写代码，都得反复要求它确认。minimax系列我自己用下来出现这种错误的情况少得多。但最终，它很适合做创造性工作，比如让它写一个程序，让它设计并测试一个app等
但是反过来，minimax不够聪明，而且很倔，变通性差，又会导致你不得不经常打断他然后指出问题所在，否则它经常会在一个地方循环打转。它就适合做具体的工作，比如让它调用软件包分析数据，做数据清洗，它相对glm更不会悄咪咪给你加自己的创意，导致你永远不敢相信它处理好的数据。但同样的，让minimax设计代码，真的。。。有点笨
为什么呢
不知道，是不是模型调教的方向就不一样？最近不知道是不是服务器压力大，变得更加容易乱来了
服务器压力和模型性能几乎没有影响吧，毕竟是同一个权重跑出来的产物。除非主动搞量化降智的操作。
但我倒觉得模型降智与否是很迷的一件事，没有人可以100%确定是否有智力变化，也很难跟踪，而且主观因素太多。
