背景

2026年4月，国内大模型市场迎来集中爆发：Kimi K2.6、GLM-5.1、Qwen3.6-Plus、MiniMax M2 几乎同期发布，全部号称"对标 Claude 4"。本文从架构、能力评测、工程适用性三个维度，给出一份不废话的横向比较。—## 一、基本参数速览| 模型 | 厂商 | 架构 | 总参数 | 激活参数 | 上下文窗口 | 开源协议 ||------|------|------|--------|---------|-----------|---------|| Kimi K2.6 | 月之暗面 | MoE | 约1T | ~32B | 128K | 不开源 || GLM-5.1 | 智谱AI | MoE | 未公开 | ~32B | 128K | MIT || Qwen3.6-Plus | 阿里 | 纯MoE | 约800B | ~28B | 128K | Apache 2.0 || MiniMax M2 | MiniMax | MoE | 约456B | ~46B | 1M | 部分开源 |关键发现：- 四款模型全部采用 MoE（混合专家）架构，说明这已成为旗舰模型的标配- MiniMax M2 以 100万 Token 上下文窗口独树一帜- GLM-5.1 是其中唯一 MIT 协议全开源的旗舰模型—## 二、能力评测对比### 编码能力（SWE-bench Verified）GLM-5.1 ████████████████░░ 76.8%Kimi K2.6 ████████████████░░ 76.5%Qwen3.6+ ███████████████░░░ 75.2%MiniMax M2 ██████████████░░░░ 73.1%三强差距仅在 1-2%，已进入"统计误差区间"。真正的区别在工程细节：- GLM-5.1 在多文件代码修改上更稳定（跨文件引用理解更好）- Kimi K2.6 在首次生成质量上略高（减少一次修改的概率）- Qwen3.6+ 在 Python 生态工具链（FastAPI、LangChain）支持上更完整### 推理能力（AIME 2026）| 模型 | AIME 2026 | MATH-500 ||------|-----------|---------|| GLM-5.1 | 89.1% | 96.3% || Qwen3.6-Plus | 88.7% | 95.9% || Kimi K2.6 | 87.4% | 95.1% || MiniMax M2 | 85.2% | 93.8% |数学推理上 GLM-5.1 和 Qwen3.6-Plus 领先，这与它们在强化学习（RL）训练上的投入有关。### 中文理解与生成这是国产模型的主场。四款模型中文能力均明显优于 GPT-5、Claude Opus 4：- 格式规范性：GLM-5.1 和 Qwen3.6-Plus 在排版、标点、段落结构上更符合中文习惯- 文化理解：四款模型都能理解成语、典故、网络用语- 长文创作：MiniMax M2 凭借 100 万上下文，在长篇创作（小说、报告）上体验最佳### Agent 任务能力（τ-bench）τ-bench 测试模型在多步骤工具调用任务中的完成率：| 模型 | τ-bench Retail | τ-bench Airline ||------|----------------|----------------|| GLM-5.1 | 72.3% | 68.9% || Kimi K2.6 | 71.8% | 67.2% || Qwen3.6-Plus | 70.5% | 65.8% || MiniMax M2 | 66.1% | 62.3% |GLM-5.1 和 Kimi K2.6 在 Agent 场景表现最好，这与它们在 Agentic Engineering 方向的专项优化有关。—## 三、架构设计差异深度拆解### GLM-5.1 的创新：8 Routed + 1 Shared ExpertGLM-5.1 的 MoE 设计中，每个 token 除了路由到 8 个专家外，还强制经过 1 个共享专家（Shared Expert）。这个设计的好处：- 共享专家承载通用语言理解能力，不随路由变化- 8 个路由专家专注细分能力（代码、数学、多语言等）- 避免了纯 MoE 在"基础能力退化"上的问题### Qwen3.6-Plus 的纯 MoEQwen3 系列坚持纯 MoE（无 shared expert + 无 dense MLP），靠增加专家数量和精细的路由负载均衡来保持质量。在推理吞吐量上有优势（节省约 15% 计算量）。### MiniMax M2 的超长上下文秘密MiniMax M2 能支持 100 万 Token，靠的是两个关键技术：1. Lightning Attention：自研注意力机制，计算复杂度从 O(n²) 降到 O(n)2. 混合注意力：局部窗口注意力 + 全局稀疏注意力交替使用代价是推理成本比标准 Attention 高约 20%，但在长文档场景值得。—## 四、实际工程选型建议### 场景一：构建 Coding Agent / 代码补全工具首选 GLM-5.1（开源可本地部署，MIT 协议无商业风险）备选 Kimi K2.6（API 质量稳定）### 场景二：企业内部知识库问答首选 Qwen3.6-Plus（Apache 2.0 开源，可私有化部署）配合 RAG 使用，128K 上下文够用### 场景三：长文档处理（合同分析、法律文本）首选 MiniMax M2（100 万上下文是核心竞争力）### 场景四：数学/科学推理任务首选 GLM-5.1 或 Qwen3.6-Plus（AIME 评分领先）### 场景五：多 Agent 系统编排首选 GLM-5.1（τ-bench 综合最优，Agent 稳定性最好）—## 五、API 定价对比（2026年4月）| 模型 | 输入 Token 价格 | 输出 Token 价格 ||------|----------------|----------------|| GLM-5.1 | ¥0.04/千token | ¥0.16/千token || Qwen3.6-Plus | ¥0.035/千token | ¥0.14/千token || Kimi K2.6 | ¥0.05/千token | ¥0.20/千token || MiniMax M2 | ¥0.06/千token | ¥0.24/千token |Qwen3.6-Plus 性价比最高；MiniMax M2 因长上下文能力定价较高。—## 结论2026年国产大模型已经进入"群雄并立、细分领域各有所长"的阶段：- 开源+MIT：选 GLM-5.1- 性价比：选 Qwen3.6-Plus- 代码质量：Kimi K2.6 或 GLM-5.1- 超长上下文：MiniMax M2不要再问"哪个最好"，要问"哪个最适合你的场景"。