智谱GLM-4.7与MiniMax M2.1几乎同步开源，双双瞄准大模型“第一股”与开源SOTA地位，均强化编程能力与复杂任务规划能力。
两款模型均聚焦Coding（编码）与Agent（智能体）协作场景，在提升代码生成质量的同时，显著增强模型在真实工作流中的实战表现。
二者并列Hugging Face趋势榜前列：
编码能力的全面进阶与差异化路径
GLM-4.7与M2.1均突破单一代码补全，转向项目级任务，但在技术栈支持上侧重不同。
GLM-4.7强化多语言编码能力与终端智能体表现，提升编程准确性，并引入“先思考、再行动”机制，适配Claude Code、TRAE、Cline等主流编程框架。
其逻辑连贯性强，尤其擅长处理需多步骤推理的复杂编程任务。
M2.1主打多语言SOTA，系统性覆盖Rust、Java、Golang、C++等后端与系统级语言，并针对性补强Android与iOS原生开发能力，显著提升跨平台应用构建效率。
同时优化TypeScript、Kotlin等现代应用层语言支持，覆盖从底层系统到上层应用的完整开发链路。
在视觉与代码结合领域，GLM-4.7提升前端生成质量，更准确理解UI设计规范，生成布局更合理、配色更和谐，降低样式微调成本。
M2.1提出vibe coding理念，强调Web与App场景的设计理解，兼顾美学表达与复杂交互、3D科学场景模拟，支撑高质量可视化生产的可持续交付。
思考模式的演变与革新
为应对复杂任务，两者均采用交错式思考（Interleaved Thinking）架构，但实现逻辑各具特色。
GLM-4.7将交错式思考作为核心能力，要求每次回答或工具调用前必须完成思考，显著提升对复杂指令的遵循能力与代码生成质量。
引入保留式思考（自动缓存多轮思考块，提升上下文维护效率与缓存命中率）与轮级思考（支持按任务难度动态开启/关闭思考，平衡时延与准确率），兼顾长程任务鲁棒性与交互灵活性。
M2.1是开源模型中首个系统性集成交错式思考的系列，升级重点在于复合指令约束的整合执行，追求多重约束条件下的统筹响应。
其思维链更简洁，有效降低Token消耗与响应延迟，提升AI Coding与Agent连续工作流的交互流畅度。
智能体与工具生态的深度融合
GLM-4.7工具调用能力突出，尤其在网页任务与交互式环境中表现优异：BrowseComp评测得分67.5，τ²-Bench交互式工具调用评测达87.4分（开源SOTA），超越Claude Sonnet 4.5。
已通过BigModel.cn开放API，并在z.ai Skills模块中支持多模态任务统一规划与协作，展现强大任务拆解与技术栈整合能力。
M2.1强化Context Management（上下文管理）机制，可靠解析Skill.md、cursorrule等配置文件，增强Agent工程化部署能力。
在通用办公与创作场景中，GLM-4.7大幅提升PPT生成适配率（16:9比例适配率从52%升至91%），海报排版与配色更具设计感；对话风格更简洁智能、富有人情味；数学与推理能力在HLE基准测试中达42.8%，超越GPT-5.1。
M2.1则通过复合指令约束能力提升，使复杂办公任务可被高效执行；在技术文档编写、工作汇报等场景中，提供更具细节与结构性的高质量回答，具备高可用性。
基准测试与权威榜单的较量
GLM-4.7在全球权威Artificial Analysis Intelligence Index（AA智能指数）中以68分综合成绩位列开源模型与国产模型双料榜首、全球第六，该指数涵盖知识储备、逻辑推理、代码生成及Agent等核心维度。
在Code Arena百万用户盲测中，GLM-4.7位列开源第一、国产第一，超越GPT-5.2；Design Arena中获全球第二、开源第一。
代码专项方面，GLM-4.7在LiveCodeBench V6达84.9%，SWE-bench Verified达73.8%，多项指标对齐或超越Claude Sonnet 4.5。
M2.1在软件工程相关榜单进步显著：
MiniMax自研并开源全新基准VIBE，涵盖Web、仿真、Android、iOS及后端五大子集，采用Agent-as-a-Verifier范式，自动评估真实运行环境中的交互逻辑与视觉美感。
VIBE综合榜单中，M2.1平均得分88.6，全栈构建能力接近Claude Opus 4.5，且在几乎所有子集上显著优于Claude Sonnet 4.5；在测试用例生成、代码性能优化等细分场景亦全面提升。
总结来看，GLM-4.7在任务规划灵活性、思考机制可控性及前端审美表现上优势明显，适合需精细控制与多模态协作的复杂场景；M2.1则在多语言（尤其是移动端）、执行效率与全栈构建能力上更为硬朗，适配追求高效交付与真实环境运行的工程实践。