GLM 4.7与Minimax 2.1能力评估：在框架迁移中的表现与缺陷

在评估GLM 4.7与Minimax 2.1的能力时，我们设定了将原始方案迁移至新评估框架的任务。这个任务要求模型不仅要准确理解原始方案，还要理解并应用现有评估框架的逻辑。通过测试，我们发现GLM-4.7和Minimax-2.1都能理解方案的核心流程并完成框架迁移，但在执行逻辑的准确性和模型适配能力上存在一定差距。与Claude Sonnet 4.5相比，这两款模型仍有提升空间。

在测试配置方面，我们使用了GLM-4.7（Coding Plan Lite）和Minimax-2.1 (API)作为评估模型。在Token消耗统计上，GLM-4.7的输入Token为104.9k，输出Token为10.8k；而Minimax-2.1的输入Token为143.8k，输出Token为8.1k。

综合评分方面，虽然这两款模型在迁移任务上表现不错，但它们也存在一些主要缺陷。首先，在原理理解方面，GLM-4.7虽然能正确实现主流程，但部分边界判断逻辑缺失；而Minimax-2.1则存在多处逻辑错误。其次，两款模型的世界知识不足，原始方案针对的是BERT系列Encoder模型，但当前测试环境使用的是Llama/Qwen等Decoder模型，GLM-4.7和Minimax-2.1均未根据模型结构主动调整代码逻辑。