GLM5.2 实际表现如何？

我刚刚用了用 codex 修了一个鸿蒙的桌面卡片然后 codex 额度用完了，接着用 opencode go 的 glm-5.2 继续开发，然后就把桌面卡片搞炸了，把五小时额度都用完了也没有修好，没办法把 codex 额度重置了后五分钟搞定了

cc+glm5.2 表示和 gpt 差距还是很大，理解用户的意图混乱，gpt 我只要模糊的表达就能很好的明白我想干什么，沟通起来不费劲

铺天盖地的广告，我感觉是怕股价掉下来

可以无监督移植 fluidnc 这种 cnc 程序，移植我的新电机，剪裁功能，重写单测，通过 qemu 执行，逆向分析 elf ，剥离 arduino ，自动重写 portinglib 兼容层，解决我的一切问题，而这一切就发生在昨晚凌晨，gpt 反正做不到，除非我开 pro 一直用 xhigh

居然出现了截然相反的使用体验

感觉有 gpt5.4 的水平🤔

实测不如 kimi k2.7

我在 ZCode 和 trae 用的 GLM5.2 ，我感觉比 GPT5.5 强，有很多问题他会自己审查第二遍才发给我答案，这点很赞

出现相反的评论这很合理，毕竟训练的数据有差异，再多点人来看看情况

用了一次一直提示重新连接中 放弃

glm 5.1 的套餐抢不到就说明了一些问题，人家真迈过可用的阶段。跟 claude 一样，如果有大量的人在用，那么每解决一个问题，就多一份数据。就好比模型已经懂了基本知识了，但实操过程非常不熟练，通过你们使用他，纠正他的错误，他会把这些经验融入到模型的记忆里，后续如果是重复考试，那就是一遍过。所以，你们让 GPT 写出规格说明书，规划了开发步骤，都是让 GLM 偷窥了别人的经验数据。

反而是 MINMAX 这种，模型没迈过可用阶段，越没有人用，就越无法收集到数据。所以我觉得 DS 这种直接降价，让你用 ds 干简单活的方式，就是收集你的数据，这是每个人从徒弟到师傅的成长之路。

比 glm5 强太多了。和 gpt5.5high 比的话目前感觉不太出来(但是是真慢啊，跑一个任务半天，算力不够)，模型差距不大，但是 gpt 的工程配套是真好

MiniMax M3 > Kimi K2.7 Code > GLM 5.2
这几天使用下来的感受

再补充一个发布当天测的场景，kotlin 仿写了一套 jetbrains 的 compose dsl 的简化实现，实现大部分基础布局参数，随后基于这个渲染底座，构造了 html 解析器，实现了 html to compose dsl ，js 和 css 分别用 Rhino 和自建状态机实现，实现一个基本的 kotlin 版本的浏览器实现。
总结一下我这几天的使用，简单任务用 glm5.2 没意义，毕竟他的输出速度只有 35tps ，写前端界面这种用 minimax 这种输出速度 70 以上的然后智力还过得去足够了，基础设施这种需要长期作为其他代码底座的东西才是最需要 glm5.2 的地方。

看模型倍率最简单，谁愿意用贵的价钱用差的呢

搭配 zcode 用，比单独使用好很多

5.5 和 GLM5.2 一起在用，感觉差距不是很大了。5.2 还是能打的

足够用

很玄幻 有点各说各话 自己试了才知道
居然有觉得 MiniMax M3 强于 Kimi K2.7 Code 和 GLM 5.2 的

我感觉如果你的 prompt 整理的很详细很具体，出来的活相当可以，不逊色 gpt5.5 ；但我用 gpt5.5 extra-high 的时候，基本是许愿式对话；

@REALLYASD 但是 gpt 太便宜，找不到理由去订阅 glm ；买了个火山的 pro 备着了

zCode 用了下免费的， 给他个功能给我分了 4 步 到第二步一半的时候 告诉我超限了，可能是付费才能有好的体验

我刚在 codex 5.5 xhigh 给一个公司项目在线阅读软件加上切换页面的阻尼+动画+tips 告诉用户切换页面，5.5 xhigh 做出来的东西一会有 bug ，一会切页面特别快，我切 zcode glm5.2 ，立马发现了问题修复一条龙，有点费时间，大概 10 分钟，gpt 一般这种事 2-3 分钟。但是人家 glm 写的东西我可以交付，确实不错。我是老 lite 套餐。

我一般是中低难度 kimi code + kimi k2.7 code ，中高难度以上 codex gpt5.5 xhigh ，最近 5.5 不太好用，全靠 glm5.2 救场。总不能我自己下场吧，那不是钱白花了，哈哈。

@wengjin456123 kimi code 用的啥终端？ kimi 官方的吗？有没有响应慢、过程繁琐、死循环之类的问题？

@jedeft kimi code cli ，没你说的问题，就开箱即用就行

@yvescheung 哥们是认真的吗

@yvescheung 其他人说的情况也就算了，你这排序是不是过分了点，MiniMax 真的是治好都流口水的程度。

有没有人比比和 deepseek 呢 ?

比 ds4 更接近 opus 平替，但是价格没 ds 低。

这么说吧，GLM-5.2 肯定算是可以用的，根本不要怕被禁海外模型。

唯一问题还是算力吧。

我下午用了一下，感觉比 DeepSeek 智能要高一些，写代码这一块比较细致，考虑得更全面，比如 HashMap 换 ConcurrentHashMap 不能放 null 这个 API 差异问题，Opus4.8 也没有第一时间想到这个问题，DeepSeek 也是，Gemini 3.5 flash 也是，但是 GLM 第一次就想到了，还是蛮特别的。我用的阿里云的部署，速度有点慢，偶尔会丢缓存，价格相当于 1/3Opus （按 Token 计费的），说实话比 DeepSeek 还是贵好多。

@ixixi #30 比 DeepSeek 肯定是要强的，DeepSeek 弱在后训练，GLM5.2 应该算国内编程 T0 级别的了，但是和 Opus 4.8 还有 GPT 5.5 的差距那就见人见智了，和使用场景等都有关，还有一两次测试可能说明不了啥。
我准备等等 DeepSeek 4.1 尝尝咸淡，希望能有个惊喜，没有惊喜就还是拿 GLM5.2 做备用了

@jedeft 有，上月买了个尝试，cc 经常连不上，而且速度极慢。能力还 ok 。

@stanley0black
@longaiwp
在我一直用的测试环境下结果确实如此，最简单的一点，GLM 5.2 不听从提示词的概率远高于另外两个，很多单次的长编程的任务也不能做到一次就完成，总体顶多跟 Step 3.7 Flash 一个水平，营销水平倒是很强。