glm-5.1 vs mimo-v2.5-pro 速度对比

基于全网用户 57 次匿名实测的横向对比。

结论:glm-5.1 输出更快(中位 53 vs 35 tok/s);mimo-v2.5-pro 首响更快(2.07s vs 4.80s)。
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[![glm-5.1 快于 mimo-v2.5-pro:53 tok/s on TOKRACE](https://tokrace.com/api/badge/compare/glm-5-1-vs-mimo-v2-5-pro?locale=zh-CN)](https://tokrace.com/zh-CN/compare/glm-5-1-vs-mimo-v2-5-pro)
中位输出 tok/s5335
平均输出 tok/s6438
首 Token 时延4.80s2.07s
峰值 tok/s594131
样本数3621

· 数据来自用户自愿匿名共享,中位数降低抖动 · 每 5 分钟更新

· 速度受网络、时段、厂商负载影响,仅供参考 · 测速方法论

如何使用这个对比

写作/长输出:优先看中位输出 tok/s 和峰值。

聊天/Agent:首 Token 时延通常更影响体感。

模型选型:复测你的真实 Prompt,并同时检查输出质量。

用最新数据自己跑一轮看完整排行榜

FAQ

glm-5.1 和 mimo-v2.5-pro 哪个输出更快?

glm-5.1 输出更快(中位 53 vs 35 tok/s);mimo-v2.5-pro 首响更快(2.07s vs 4.80s)。

为什么输出速度和首 Token 可能不是同一个赢家?

输出 tok/s 衡量持续生成速度,TTFT 衡量请求发出到第一个 token 返回的等待时间。一个模型可能长文生成快,但排队或首响更慢。

我应该如何复测这个对比?

建议在竞速场使用同一个 Prompt、相同温度和相同网络条件重复跑几次,再结合质量结果做模型选型。

可以把这个对比嵌入到 GitHub 或文章里吗?

可以。页面提供 Markdown 和 HTML Badge,图片地址为 https://tokrace.com/api/badge/compare/glm-5-1-vs-mimo-v2-5-pro?locale=zh-CN。