LangChain 评测：开源模型在 Agent 任务上追平闭源前沿模型
LangChain 用 Deep Agents 评测框架测试开源权重模型，GLM-5（z.ai）和 MiniMax M2.7 在文件操作、工具调用、指令遵循等核心 Agent 任务上与闭源前沿模型得分相当。价格差距明显：Claude Opus 4.6 输入 5 美元/百万 token、输出 25 美元，MiniMax M2.7 仅 0.3/1.2 美元；按每天输出 1000 万 token 计算，Opus 4.6 约 250 美元/天，MiniMax M2.7 约 12 美元/天，年差约 8.7 万美元。延迟方面，…
推荐理由做 Agent 落地可直接参考：开源模型工具调用已可靠，成本仅为闭源前沿模型的约 1/10，延迟还更低。