国产大模型资源与成本对比：GLM-5 / Kimi K2.5 / MiniMax M2.7

发表于： 2026-03-23 分类于： AI/大模型

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概览

本文对比三款主流国产大模型的资源需求与使用成本，帮助开发者根据场景选择合适的方案。

模型	厂商	架构	最低可部署显存	API 是否可用
GLM-5	智谱AI	Dense（多版本）	24GB（8B）	✅
Kimi K2.5	月之暗面	MoE（未公开）	24GB（轻量版）	✅
MiniMax M2.7	MiniMax	MoE 2300亿	暂未开源	✅

GLM-5 提供 4 个参数版本，是目前覆盖范围最广的国产大模型。

GLM-5-8B — 中小场景首选

最低配置：CPU 16核/32GB + RTX 3090（24GB）；推荐配置：CPU 32核/64GB + RTX 4090 或 A10（24GB）；量化运行：4-bit 量化后 16GB 显存即可；上下文 128K，纯文本。

GLM-5-40B — 企业级主力

最低配置：单张 A100（80GB）；推荐配置：H100（80GB）或 2×A100（80GB）；上下文 128K，支持文本/多模态。

GLM-5-120B — 大规模推理

最低/推荐：4×A100 或 4×H100（80GB×4）；上下文 256K，支持文本/多模态。

GLM-5-700B — 超大规模（仅大厂）

最低配置：8×H100（80GB）；推荐配置：16×H100（80GB）；上下文 512K+，支持文本/多模态。

软件环境：Linux（Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+），依赖 CUDA 11.8+、Python 3.8+、PyTorch 2.0+。仅 8B 支持 Windows。

Kimi K2.5 采用 MoE 架构，参数未完全公开，目前提供两个版本。

轻量版 — 可本地部署

最低配置：RTX 3090/4090（24GB，1.8-bit 量化）+ 64GB 内存 + 240GB 磁盘；推荐配置：B200 或更高 + 256GB 内存 + 375GB 磁盘；上下文 256K，支持文本/图像。

标准版 — 仅 API

暂未开源，仅通过 API 提供服务；上下文 256K，支持文本/图像。

MiniMax M2.7 采用 MoE 架构，总参数 2300 亿（激活 100 亿），目前仅提供 API 服务。

基础版 — 纯文本，200K 上下文 高级版 — 纯文本，200K 上下文

两个版本均未开源，无法本地部署。

模式	基础版	高级版
API 输入	0.0035 元/千Token	0.01 元/千Token
API 输出	0.0125 元/千Token	0.03 元/千Token

模型	API 官方	API 优惠/第三方	本地部署月均（3年折旧）
GLM-5-8B	40-80 元	—	~100-200 元
GLM-5-40B	240-480 元	—	~3000-5000 元
Kimi K2.5	4700 元	1840 元	~200-300 元
MiniMax M2.7-基础版	16 元	—	—

个人/中小团队轻量应用：推荐 MiniMax M2.7-基础版 — API 价格极低，月 100 万 Token 仅 16 元，适合纯文本场景。

多模态应用（图像识别等）：推荐 Kimi K2.5-轻量版 — 支持本地部署（24GB 显存即可），长上下文无额外费用，第三方 API 性价比也不错。

企业级复杂推理：推荐 GLM-5-40B 或 MiniMax M2.7-高级版 — GLM-5 支持定制化训练，MiniMax API 性价比高。

超大规模定制化：推荐 GLM-5-120B / 700B — 全流程定制，仅适合有充足算力的大厂。

性价比之王：MiniMax M2.7-基础版，API 价格仅为 GLM-5-40B 的 1/20。

多模态首选：Kimi K2.5 轻量版，支持本地部署和图像输入。

全场景覆盖：GLM-5 从 8B 到 700B，满足所有规模需求。

非定制化优先用 API — 按需付费，无需承担硬件和运维成本。