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Karminski3天前
从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程
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2月12号凌晨,智谱扔下了一颗重磅消息——GLM-5正式上线并且完全开源。但比这个官宣更精彩的,是它背后的故事。 就在几天前,全球开发者社区被一个神秘模型"Pony Alpha"搅得沸沸扬扬。这个在OpenRouter平台上线的匿名模型,没有任何品牌背书,却凭借强悍的编码能力和超长上下文窗口,连续多日霸榜热度第一。直到智谱官方确认,大家才恍然大悟:原来这匹"黑马",就是GLM-5的匿名测试版本。 这种"先上车后补票"的玩法,在AI圈极其罕见。通常大厂发布新模型都是锣鼓喧天、发布会加PPT,但智谱选择让产品自己说话。当一个模型在没有Logo、没有营销的情况下,被全球开发者当作真实生产工具使用,这本身就说明了能力层级的质变。 那么GLM-5到底强在哪?智谱给它定的调很清晰:这不是一个聊天机器人,而是一个"Agentic Engineering"基座模型。什么意思呢?过去两年,大模型的主流叙事是"写代码""写前端",这叫Vibe Coding,氛围编程,追求的是代码片段的流畅生成。但现在行业共识正在转向:模型需要完成完整工程与复杂任务,从写几行代码进化到端到端交付整个系统。 举个例子你就明白了。以前的AI编程像是请了个文笔不错的实习生,能帮你写个漂亮的HTML页面;但GLM-5更像是一个系统架构师,它懂Linux内核,懂500个微服务之间的调用关系,懂如何在不炸掉线上的前提下重构代码,还能自己规划任务、自己修Bug。在SWE-bench-Verified和Terminal Bench 2.0这两个权威编程基准测试中,GLM-5拿下了开源模型的最高分,真实使用体验已经逼近行业天花板Claude Opus 4.5。 更值得关注的是它的"长程记忆"能力。智谱构建了一个叫"Slime"的异步强化学习框架,让模型能在长程交互中持续学习,不再是聊几句就忘。在一个模拟经营测试中,GLM-5被要求经营一年的自动售货机业务,最终账户余额达到4432美元,这个成绩接近Claude Opus 4.5的水平。这意味着什么?意味着AI开始具备长期规划能力和资源管理能力,能在复杂任务中保持目标一致性。 #智谱 #GLM5 #AI编程 #大模型涨价 #AI应用
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