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   LangChain 实测：GLM-5 与 MiniMax M2.7 在 Deep Agents 框架中替代闭源大模型

   LangChain 团队通过 Deep Agents 框架的自动化基准测试发现，开源模型 GLM-5 和 MiniMax M2.7 在文件操作、工具调用和指令遵循等核心智能体任务上的表现已与闭源前沿大模型相当。

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   LangChain 评测显示 GLM-5 和 MiniMax M2.7 在智能体任务上接近闭源模型

   LangChain Deep Agents 评测表明 GLM-5 和 MiniMax M2.7 在文件操作、工具调用等核心智能体任务上的得分与 Claude Opus 4.6 等闭源模型相当。文章详细对比了成本与延迟，例如在每天输出 1000 万 tokens 的应用中，使用 MiniMax M2.7 比使用 Claude Opus 4.6 每年可节省约 8.7 万美元。

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