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对比 GLM 4.7 和 MiniMax 写代码,我看到了不同的 AI 人格

发布日期:2026-01-05 12:23:02 浏览次数: 3078
作者:陈佬昔编程人生

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GLM 4.7与MiniMax M2.1在代码生成上各有所长,一个快如闪电,一个稳如磐石,究竟谁更胜一筹?

核心内容:
1. GLM 4.7的极速代码生成能力与常见疏漏
2. MiniMax M2.1的周全考虑与成品质量优势
3. 两大AI模型在前后端开发中的实际表现对比

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
周末终于抽时间用 Trae CN 把 GLM 4.7 测完了。
为了节省时间,这次依然选择了从已初始化好的模板项目开始,构建一个完整的商城系统,最终要生成手机端(iOS)、Web 端以及后端服务这三大模块的代码,覆盖了前后端与移动端的基本功能链路。

GLM 4.7 体验
整个过程下来,如果用一个字来总结,那还是“快”。
官方没有发布 GLM 4.7 的 TPS,只知道 GLM 4.5 大概在 100 tokens/s 左右。而这次实际体验中,内眼可见比 Cursor 的模型输出更快。整个测试从需求输入到三端代码基本成型,GLM 4.7 总共只花了两小时多一点,效率相当可观。
速度快的同时,它在细节处理上会偶尔出现疏漏。GLM 4.7 倾向于先快速给出整体框架和核心逻辑,但在一些具体实现环节不够周全。
例如:
  • 在 Web 端页面中,漏掉了页脚(Footer)部分的版权信息和链接;
  • 在 Web 端,商品购买流程里,它直接跳过了表单填写与验证步骤,导致流程不完整;
  • 在 iOS 端,登录和注册这两个基础模块竟然被忽略;
  • 后端部分,在实现登录接口接口时,却忘记了配套的登出(Logout)功能,连带着相关的测试用例也没有覆盖到这些场景。
不过,GLM 4.7 在理解问题和修正错误方面很聪明。一旦指出遗漏或错误,它能迅速领会意图并给出修正。

比如,在测试登录功能时,发现“登录失败没有提示,只是页面闪了一下”。我这么一说,它立刻理解到“页面闪了一下”是重定向刷新造成,很快修复了代码。
这种高效的交互修正能力,让整个开发过程依然保持流畅,不至于被细节问题拖慢节奏。
所以它快到,你可以忽略它的缺点。

对比 MiniMax M2.1

上次对 MiniMax M2.1 模型进行的测试中,同样完成前端 Web 端、移动端 iOS 端以及后端所需的总时间大约是 3 个小时。这一耗时表现相较于 GLM 4.7 来说,确实显得稍弱一些。
不过,MiniMax 模型在开发过程中会考虑得更为周全和细致。
例如,针对上面提到的用户登录功能,MiniMax 不仅会生成基础的实现代码,自动创建的测试脚本更全面一些,确保了登录流程的每个环节都经过充分测试,从而保障所有相关功能的完备性和稳定性。

从最终生成的成品质量来看,在前端部分,无论是 Web 端还是 iOS 端,MiniMax M2.1 的表现实际上要优于 GLM 4.7。MiniMax 生成的界面更完善,交互细节也处理得更到位。
GLM 4.7 页面端成品,整体略显简陋,布局较为基础,视觉元素不够丰富,缺乏高级的 UI 效果和细致的排版优化。
让 GLM 4.7 按 Web 端功能实现手机端,第一次完成的成品,左侧界面遗漏了登录功能及其入口。

所以,GLM 4.7 还需要你多次跟他确认细节,才能得到更好的界面。

最后,我们借助 Cursor 工具对两者生成的后端代码进行了系统性的评估。下表详细列出了各项评分对比:
根据 AI 的综合评价,GLM 4.7 的主要优势在于采用了更专业、可扩展的数据库方案以及相对更清晰的 MVC 架构,这有助于团队协作和长期维护。
然而,从最终得分来看,GLM 4.7 获得 48 分,MiniMax M2.1 获得 41 分,两者均未达到及格线。这说明如果要将这些生成代码用于企业级项目,无论选择哪个模型,都需要开发人员进行大量的补充工作,包括重构部分模块、增强安全措施、编写测试用例以及完善文档等。
整体对比下来,这次的 GLM 4.7 更像是一次小版本迭代更新,惊喜有限。

AI 人格化的思考

对比完 MiniMax M2.1 和 GLM 4.7 ,我脑海中浮现出两个性格迥异的员工形象:
一个是典型的“埋头苦干型”员工——MiniMax M2.1。它就像办公室里那个总是默默耕耘的同事,遇到问题很少主动求助,而是倾向于自己钻研、独立解决。
另一个则像是“脑筋灵活但有点懒散”的员工——GLM 4.7。它聪明、反应快,但似乎需要明确的指令才会行动。
对于需求的某个具体功能是否要做,MiniMax 选择是做,然后增加测试来保证输出正确;GLM 4.7选择的是不做,少做少错,先保证已经做的内容更完善。
挺有意思的,AI 演化出了不同的人格
在2025年年末,国产大语言模型在实际项目中做编程工作已不再是难题。写前端、后端、修复bug,它们都已具备扎实的实用能力。现在的关键已不再是“能不能用”,而是“你更倾向用谁”——就像选择合作搭档一样,取决于你的工作习惯、项目类型甚至个人偏好。
对程序员来说,如果需求明确、任务结构化强,这两者的差异确实不太明显,都能高效完成任务。我可能更倾向于MiniMax,它那种自主挖掘解决方案的风格或许更省心。
而对产品经理而言,GLM 可能更具吸引力。留有一定的修改空间,加上快速响应的速度,更方便产品经理快速调整产品方向。
从成本角度看,MiniMax 提供了更平易的入门门槛,Starter 版本首月仅 9.9 元,后续每月 29 元;GLM Lite 则首月 20 元,后续每月 40 元,定价稍高,但对比国外同类产品的定价仍非常有优势。

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