GLM 5.1 与 MiMo-V2-Pro 比对及选型

比对模型的相关性能可以使用openrouter的比较页面
https://openrouter.ai/compare/z-ai/glm-5.1/xiaomi/mimo-v2-pro

一、核心参数比对

对比维度	GLM 5.1（Z.ai）	MiMo-V2-Pro（小米）
上下文长度	203K tokens，可满足常规长文本处理需求	1.05M tokens，约为GLM 5.1的5倍，适配超长文本场景
最大输出 tokens	66K，可满足多数文本生成、代码输出需求	131K，输出能力翻倍，可一次性生成超长文本结果
输入/输出模态	纯文本，仅支持文本类输入与输出，不涉及多模态	纯文本，专注文本领域，无图像、音频等多模态支持
输入定价（每百万 tokens）	$0.95，输入成本略具优势	$1.00，输入定价略高于GLM 5.1
输出定价（每百万 tokens）	$3.15，输出成本相对较高	$3.00，输出成本略低于GLM 5.1
核心定位	长程自治编码、工程任务，聚焦编码与软件工程场景	Agent 系统核心、超长文本处理，主打Agent适配与长文本能力

二、核心能力简介

GLM 5.1

编码能力突出，核心优势在于长程任务处理，可独立连续工作超8小时，无需人工频繁干预，能自主完成任务规划、执行与优化，最终输出工程级可用结果，适配各类长程编码与软件工程相关任务。

MiMo-V2-Pro

小米旗舰级基座模型，总参数超1T，配备1.05M超大上下文窗口，可轻松适配OpenClaw等通用Agent框架，在PinchBench、ClawBench等国际基准测试中表现跻身顶级，擅长统筹复杂工作流、高效处理超长文本，适配Agent系统搭建场景。

三、选型要点

选GLM 5.1

核心需求为长程编码、软件工程相关任务，日常输入量较大，无需适配Agent框架，且追求输入成本的经济性，优先选择GLM 5.1。

选MiMo-V2-Pro

需构建Agent系统、经常处理超长文本，或需要一次性生成超长输出内容，追求顶级推理表现与复杂工作流统筹能力，优先选择MiMo-V2-Pro。

共性适用

仅需普通纯文本推理、简单工具调用，对上下文长度和输出长度无极致要求，可根据自身成本偏好，在两款模型中灵活选择。

本文由AI提炼总结