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GLM 5.2 对比 Opus -- GLM 5.2 vs. Opus

原文链接 | HN讨论 | 2026-06-22 18:10:05

文章摘要

文章对比了GLM-5.2与Claude Opus 4.8在生成3D游戏方面的表现。Opus速度更快、输出更准确，且能检查视觉输出，因此作者不打算更换主力模型。但GLM-5.2因价格低廉、开源权重可永久使用，成为有价值的补充工具。

文章总结

好的，这是根据您的要求，对原文进行中文重述和精简后的版本：

标题：GLM-5.2 与 Claude Opus 对比评测

核心结论： 我们并未打算将主力模型从 Opus 切换至 GLM-5.2。在我们的实际测试中，Opus 速度更快，生成的游戏更干净、更正确，并且它能检查自己的视觉输出，这是纯文本模型 GLM-5.2 做不到的。但 GLM-5.2 凭借其低廉的价格和开源的特性，在我们的工具库中赢得了一席之地。它是一个真正有能力的模型，且因为权重开放，将永远可用，不会像闭源模型那样可能被突然停用或限制。

实际测试：从零构建3D游戏 我们给两个模型下达了相同的指令：使用原生 WebGL，不借助任何游戏引擎或3D库，从零构建一个3D平台跳跃游戏。

测试结果对比： * 构建时间： Opus 耗时 33分30秒，GLM-5.2 耗时 1小时10分40秒。 * 成本： GLM-5.2 仅花费 5.39 美元，而 Opus 估计需要 21.92 美元。 * 游戏质量： * GLM-5.2 的游戏： 外观粗糙，角色纹理丢失，尖刺陷阱无法杀死角色，到达终点旗帜也没有胜利判定。但它成功实现了一个弹簧跳跃机制。 * Opus 的游戏： 更干净，运行流畅。角色动画和纹理正确，尖刺陷阱逻辑正常，并且有完整的胜利条件。其存在的bug（如角色在半空中站立、过早触发胜利）属于边缘情况，而非基础功能缺陷。

关键差异：多模态能力 Opus 是多模态模型，能“看到”游戏截图。在自我检查时，它发现并移除了屏幕上的调试信息。而 GLM-5.2 是纯文本模型，无法查看截图，只能通过分析像素颜色数据来“验证”，结果未能发现角色纹理丢失和调试界面未关闭的问题。在视觉任务上，这是两者之间的一个关键差距。

基准测试表现： 根据官方和第三方评测数据，GLM-5.2 在推理能力上（如数学竞赛AIME）表现突出，甚至超过了 Opus。但在大多数编程和智能体任务（如修复代码、构建完整项目、使用工具）上，Opus 仍然保持领先。GLM-5.2 是当前最强的开源模型之一，但整体能力仍略逊于顶尖闭源模型。

最终评价： GLM-5.2 的炒作基本属实。它是一个真正强大的开源模型，价格远低于 Opus。对于许多工作，这种性价比难以匹敌。但它并非 Opus 的替代品。 * 何时使用 GLM-5.2： 当成本和开放性至关重要，且工作内容主要是文本和逻辑处理时。 * 何时使用 Opus： 当正确性、精细度和视觉判断至关重要时，并愿意为此付费。 * 建议： 无论如何，将 GLM-5.2 纳入你的工具库，因为它是一个接近前沿水平、且不会被任何供应商收回的模型。

评论总结

根据评论内容，总结如下：

主要观点与论据：

  1. 性能对比：GLM-5.2 vs. Claude Opus 4.8

    • 支持者认为GLM-5.2在特定任务（如3D流体模拟）上表现优异，且成本更低（API价格仅为Opus的1/5）。
    • 反对者指出单次测试不具代表性，Opus在速度、设计、功能完整性上明显更优（如“Opus finished in half the time and shipped a cleaner game”）。
    • 关键引用：
      • “GLM-5.2 cost a fraction as much. Opus finished in half the time and shipped a cleaner game.”（评论10）
      • “Seeing the results I don't see how the results are even comparable Opus is clearly far superior in most aspects.”（评论16）

  2. 实际使用体验

    • 正面：GLM-5.2在代码生成上“idiomatic and non-intrusive”，且能处理复杂任务（如“glm-5.2 did it. Amazing”）。
    • 负面：速度慢（“GLM 5.2 spent 20 minutes building the benchmarks”）、易偏离指令（“it strays a lot during discovery/planning”）、UI生成弱于前沿模型。
    • 关键引用：
      • “GLM 5.2 spent 20 minutes building the benchmarks... I would even say that it was more idiomatic than GPT 5.5.”（评论3）
      • “they are very noticeably worse than even Sonnet when it comes to web application or mobile app.”（评论9）

  3. 成本与可及性

    • 优势：API价格低，可本地运行（“you can run it yourself for free if you have the hardware”）。
    • 劣势：订阅计划不具竞争力（“Z.ai's coding subscription is outperformed by Anthropic and OpenAI”），且获取困难（“Coding Plan is too hard to get”）。
    • 关键引用：
      • “On output tokens, GLM-5.2 is less than a fifth the price of Opus.”（评论2）
      • “GLM 5.2 has one big issue... the value of their coding subscription.”（评论23）

  4. 测试方法争议

    • 多数评论认为单次提示测试不科学（“Running a single one-shot prompt is not a benchmark”），应关注代理循环、可靠性、可引导性等。
    • 关键引用：
      • “by definition, a single prompt won't constitute the complexity of a software project.”（评论7）
      • “one single sample with different coding harness is not very scientific.”（评论12）

  5. 模型局限

    • 世界知识有限（“world knowledge is limited due to the small model size”），且无法使用视觉功能（“GLM cannot use vision like Opus can”）。
    • 关键引用：
      • “It might be good at web, but it's world knowledge is limited.”（评论11）
      • “GLM cannot use vision like Opus can. This is not a useful comparison.”（评论27）

平衡性总结： - 支持者强调GLM-5.2在成本、特定任务（如流体模拟）和开源潜力上的优势。 - 反对者指出其速度慢、指令遵循差、UI生成弱，且测试方法不严谨。 - 多数评论认为GLM-5.2有进步，但尚未达到Opus的全面水平，尤其在实际应用和生态支持上。