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實測一圈下來，結論是——如果你最近要寫代碼、搭 Agent、做原型，GLM-4.5 可能是 2025 年最值得先上手的國產(chǎn)大模型，沒有之一。

這段時間國產(chǎn) AI 模型非常熱鬧，各家都瞄著 Coding 和 Agent 場景，開源自己的最新模型。

是個好事，大幅拉近和國際模型的 Coding 差距。就是對用戶來說，有些亂花漸欲迷人眼，不知該用啥。

周末提前測到了智譜新出的 GLM-4.5，體驗后，覺得非常有必要單開一章安利。

文內(nèi)所有配圖，均為 GLM-4.5 通過前端代碼生成，為自己配圖

我精心設計了一些 Benchmark，對 GLM 進行了詳細測試。

比如，這是用 GLM-4.5 一句話生成的在線文檔平臺，能創(chuàng)建、編輯，分享文檔，甚至自動接入 AI 功能，提供 AI 摘要、AI 內(nèi)容續(xù)寫的能力：

也先分享這幾個關鍵進步：

1.?在國內(nèi)模型中率先支持推理的 Agentic 模型，需求指令理解更好了

2.?在較長上下文中，記憶保持還不錯

3.?前端代碼審美，持平或超過 Claude 4、Gemini Pro（而且后端構建也一點不弱）

4.?生成速度快，是真的快?？炀褪钦嬷B，Coding 順暢了很多。我會愿意把 GLM-4.5 作為近期的主力 Coding 模型。

用一句話說：如果有 Coding、Agent 任務需求，值得上手自測，我覺得不會浪費時間。

尤其是 z.ai 還提供了一個非常好用的 Full-Stack 模式，能在網(wǎng)頁對話中，一句話直接構建帶前后端、AI 能力的多頁面應用。

先一圖流了解 GLM-4.5 參數(shù)、價格

智譜一共發(fā)了 3 款模型：

GLM-4.5，大杯，355B-A32B；GLM-4.5-Air，中杯，106B-A12B；GLM-4.5-Flash，完全免費。

把官方介紹制作為一圖流，方便查看：

有幾個點可以留意：

1. 大杯參數(shù)僅有DeepSeekR1的1/2，KimiK2的1/3
2. 單輪最大輸出9.8wtoken，生成速度非?？欤咚侔婷棵脒_100tokens
3. 全面開源，采用最寬松的MITLicense（任何人只要在軟件中保留原始版權聲明，即可隨意商用分發(fā)）

特別的，關于價格：

1. 旗艦版在最大輸入輸出下，結合官方的5折活動，也低至輸入2元/百萬tokens，輸出8元
2. 以及GLM-4.5-Flash，中小開發(fā)者可以留意下，完全免費

也就是說，只要實測效果良好，GLM-4.5 綜合優(yōu)勢就將穩(wěn)居現(xiàn)階段的國產(chǎn) Agentic 模型前列。

?? 橫測 GLM-4.5 水準：基礎代碼生成

還是那句話：SOTA 并不直觀，還得體感實測，更能給自己試著切換主力模型的信心。

我直接把 GLM-4.5 和當紅 Kimi K2、Qwen3-coder，以及老員工 Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4 拿出來盡可能做一下對比。

考慮到橫測對象均為旗艦版，GLM 也默認旗艦版。每項測試的 Prompt 均會附在測試小節(jié)的末尾。

1）長上下文注意力與前端設計：一圖流生成對比

這是我最喜歡的快速實測，讓模型閱讀一篇長文，自行提煉關鍵內(nèi)容，并生成便于閱讀的一圖流網(wǎng)頁。

同時考驗模型的邏輯分析、長上下文記憶保持、幻覺問題，以及前端 Coding 的質量與設計審美。

測了一些 Case，舉兩個例子：

1.?先是總結我翻譯的 Manus Context 工程經(jīng)驗，5000 字左右：GLM 4.5 表現(xiàn)良好，內(nèi)容要點總結精準，有比較積極的配圖傾向

2.?然后試了下更長的萬字 2025 上半年AI 產(chǎn)品推薦的長文：GLM 4.5 在更長文的任務中，關鍵要點提煉、布局呈現(xiàn)優(yōu)秀，無幻覺

總結更多次反復測試的體感如下：

1. 從內(nèi)容取舍與排版理解上來說：GLM-4.5、Gemini由于支持Thinking，相對于國產(chǎn)NoThinking模型更占優(yōu)勢。
2. 看前端樣式：更多次測試中，GLM-4.5、Gemini2.5Pro給出的設計下限普遍更高（其他幾家也不差）。
3. 說起均衡生成速度：GLM-4.5的速度應該是最快的一檔，這個給Coding帶來的體驗就很好。眾所周知，AICoding離不開多輪漸進與遞歸提示，生成太慢容易抓瞎和暴躁。速度大于or約等于Gemini2.5Pro、Qwen

所以這個任務里優(yōu)選推薦模型的話，體感排序：GLM-4.5 ≈ Gemini 2.5 Pro ＞ Kimi K2 ≈ Qwen3-Coder > Claude Sonnet 4

BTW：如果有興趣測試，或有做圖需求，這是同款 Prompt：

## 以下是我的文章：

[粘貼文章內(nèi)容]

## 任務

我是[個人身份、作圖用途]。請閱讀我的文章中的要點，幫我用類似蘋果發(fā)布會PPT的Bento Grid風格的視覺設計生成一個中文動態(tài)網(wǎng)頁展示，具體要求為：

–?盡量在一頁展示全部信息，背景為白色、文字和按鈕顏色為純黑色，高亮色為#4D6BFE

–?強調超大字體或數(shù)字突出核心要點，畫面中有超大視覺元素強調重點，與小元素的比例形成反差

–?網(wǎng)頁需要以響應式兼容更大的顯示器寬度比如1920px及以上

–?中英文混用，中文大字體粗體，英文小字作為點綴

–?簡潔的勾線圖形化作為數(shù)據(jù)可視化或者配圖元素

–?運用高亮色自身透明度漸變制造科技感，但是不同高亮色不要互相漸變

–?數(shù)據(jù)可以引用在線的圖表組件，樣式需要跟主題一致

–?使用HTML5、TailwindCSS 3.0+（通過CDN引入）和必要的JavaScript

–?使用專業(yè)圖標庫如Font Awesome或Material Icons（通過CDN引入）

–?避免使用emoji作為主要圖標

–?不要省略內(nèi)容要點，禁止編造文內(nèi)未出現(xiàn)的數(shù)據(jù)

2）多項復雜指令遵循：一次性生成富交互工具

在 AI Coding 的實際任務里，大部分情況是給 AI 一大段話，里面包含復數(shù)個需求，考驗復雜指令遵循度。

挑戰(zhàn)一個復雜的前端富交互的編輯器開發(fā)任務。要求 AI 一次性生成一個可增刪、拖拽、改字體、顏色、大小的內(nèi)容編輯器。

并對 UI 樣式進行特定要求：“實用主義設計風格、中性灰配色”

該任務的復雜度，主要在一次性需要完成多項要求，實現(xiàn)復雜的 UI 交互、DOM操作、對應用狀態(tài)、以及 UI 樣式的精確控制。

對真人開發(fā)來說，從頭開發(fā)比較麻煩，一般會選擇找開源組件改一下，而不會費勁造新輪子。（下面是我資深前端開發(fā)朋友的看法）

以下是 5 個 AI 的執(zhí)行結果：

1. 從任務要求完成度來看：ClaudeSonnet4實現(xiàn)了全部要求。GLM-4.5只有1項未完成要求，整體表現(xiàn)靠前。
2. 樣式遵循方面：各家對于輕量設計要求，基本都復原的不錯，可cover常見coding任務。
3. 任務完成速度：最快還是GLM-4.5，比較慢的是KimiK2（但這個很難說嚴謹，因為官方服務負載也會有影響）

體感排序：Claude Sonnet 4 > GLM-4.5 > Kimi K2 > Qwen3-Coder = Gemini 2.5 Pro

（Kimi 因為當前生成速度，不得不降點分）

測試 Prompt（由于要求比較復雜多樣，每次偏差會有些偏差，上文舉例取均值表現(xiàn)）：

請為我創(chuàng)建一個簡單的拖拽式網(wǎng)頁內(nèi)容構建器。

功能要求：

1）界面分區(qū)：左側是一個“組件”面板，包含幾個可拖拽的元素，如“標題”、“段落”、“代碼塊”、“按鈕”。右側是一個“文章畫布”區(qū)域

2）拖拽與放置 (Drag & Drop)：用戶可以從左側面板將組件拖拽到右側畫布中，并能放置在畫布的不同位置

3）動態(tài)渲染：組件被放置到畫布上后，應立即渲染成對應的 HTML 元素

4）內(nèi)容編輯：用戶可以直接點擊畫布上的文字類組件，并就地編輯 (in-place editing) 其文本內(nèi)容

5）屬性配置：當用戶選中畫布上的某個組件時，組件右上角顯示刪除按鈕，點擊后可刪除組件；畫布右側彈出一個簡單的屬性面板：可切換字體（襯線體和非襯線體 2種）、字體大小、對齊方式（左、右、居中）、顏色

6）組件排序：畫布上的組件支持拖拽更改排序7）數(shù)據(jù)結構：整個畫布的內(nèi)容需要能被序列化成一個 JSON 結構8）實時數(shù)據(jù)結構視圖：畫布下方常駐一個“數(shù)據(jù)結構”面板。以格式化后的代碼塊形式，實時顯示當前畫布所有內(nèi)容的完整 JSON 結構。當我對畫布進行任何操作（新增、刪除、修改內(nèi)容、拖拽排序）時，這個 JSON 視圖都必須立即、準確地同步更新

樣式要求：采用現(xiàn)代簡約的實用主義設計風格：使用中性灰色調配色方案，清晰的功能分區(qū)布局，充足的留白和8-20px間距，微妙的交互動效（懸停時輕微位移+陰影），圓角邊框（4-8px），功能性優(yōu)于裝飾性，注重信息層次和操作流暢性

嚴格按以上要求開發(fā)，禁止添加其他功能，禁止忽略以上任何要求

?? Full-Stack 模式： 重頭戲，比模型更驚喜

測試完基礎性能后，非常非常非常值得一提的是：

除了通過 Chat 或 API 調用GLM-4.5 之外，z.ai 官網(wǎng)還提供了一個方便創(chuàng)作者的「Full-Stack」全棧模式。

你可將其理解為類似 Lovable、Bolt.new 的功能模式。

能夠在網(wǎng)頁對話中，一次性生成帶有前后端的全棧、多頁面應用，并發(fā)布到公網(wǎng)上。無需配置開發(fā)環(huán)境，也不用考慮部署問題。

測試如下：

1）創(chuàng)建一個可在線分享的在線文檔應用

比如文章開頭的在線文檔應用，使用的就是 Full-Stack 模式，在網(wǎng)頁對話中花了 10 分鐘一次性生成的應用 Demo。

任務記錄：https://chat.z.ai/s/29968fdc-53f2-4605-ae71-4ae32e920ca4

做一個在線文檔工具，可創(chuàng)建多份在線文檔，可一鍵分享文檔鏈接

在這個過程中，GLM-4.5 就如同“云端” Cursor、Windsurf 一樣， 自行規(guī)劃任務步驟、讀取應用空間內(nèi)的文件目錄與內(nèi)容。

并自行創(chuàng)建、編輯不同類型的代碼文件，實現(xiàn)完整應用構建。

如果有新迭代需求，或對某個功能/Bug 不滿意，也能直接自然對話，提出要求反復修改。

在這個模式下，AI 還會自行展開順暢的測試，自動改進迭代中可能的 Bug。

全過程無需人為提示 Debug，直出了 100% 可用的預期應用。

2）更高要求：讓 AI 自己，做 AI 功能

順應 AI 應用開發(fā)潮流，你還可以讓 GLM-4.5 在應用中，自行添加 AI API，按口頭需求編寫 Prompt，構建 AI 功能。

我也做了一系列測試，比如在文檔詳情頁添加 AI 自動摘要功能：

直出的效果大概是這樣的，能夠根據(jù)文章內(nèi)容與編輯情況，在發(fā)布后自動更新 AI 摘要：

測試下來，可用率 100%

再進一步難度，AI 段落補全：

即編輯文檔時，實時讀取上文內(nèi)容，提供 AI 段落補全建議

而下圖就是開發(fā)效果，也是在 2 輪自然要求內(nèi)，完美達成了預期目標：

3）一鍵部署服務到公網(wǎng)

如果你喜歡自己的 Coding 結果，別忘了在 Full-Stack 模式右上角點一下「Publish」，就可以一鍵把服務部署到公網(wǎng)，分享給更多用戶使用：

注意：

自從昨天 GLM-4.5 公開發(fā)布后，因為反響相當不錯，官方服務短期有波動，可能會出現(xiàn) AI API 報錯。遇到了可以刷新頁面后，發(fā)送“繼續(xù)”或點擊“重試”按鈕以推進任務。

Coding 成果在 Publish 后，可能會出現(xiàn)多頁面跳轉問題，官方正在修復中。（Preview 下沒問題）

當然，這些 Coding 效果當然不只是在 Full-Stack 模式下才能達到，更多是 GLM-4.5 基模的自身能力。

下面我也整理推薦了一些使用 GLM-4.5 的方法，任何人都能找到合適的選擇。

?? GLM-4.5 使用途徑推薦

如果你是非技術用戶：首推 z.ai

不知不覺中，z.ai 官方 Chat 平臺做得相當好了。

特別是上文詳細測試的 Full-stack 模式，這可能是現(xiàn)在國內(nèi)最適合新手體驗 Vibe Coding 的平臺。

享受同等 Claude 3.7 效果的 Coding 能力，但無需訪問外網(wǎng)、無需下載軟件、也不用配置服務器環(huán)境，完全免費，就能直接在網(wǎng)頁中，用對話生成帶前后端的輕量應用，并發(fā)布給所有小伙伴使用。

真的非常簡單，不需要一點代碼知識，建議由此入門嘗試 AI Coding 創(chuàng)造萬物 Demo 的感覺。

體驗地址：https://chat.z.ai/ ，別忘了左上方勾選模型為 GLM-4.5（也可以試試 GLM-4.5-Air，也不弱）

如果是開發(fā)者：GLM 版 Claude code

7 月份的國產(chǎn)模型，基本都借著兼容 Anthropic API 格式，無縫支持了 Claude Code。

GLM-4.5 也不例外。

特別值得一提：我實際用下來 GLM 版 Claude Code 十分穩(wěn)定，測到現(xiàn)在從未出現(xiàn)過 tool use 能力不足，導致的任務失敗 的情況。生產(chǎn)速度、任務成功率都相當不錯，推薦試用

體驗渠道：

1.?在開放平臺獲取智譜 API Key：https://open.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys

2.?正常安裝 Claude Code，然后運行：

export?ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

export?ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=”your bigmodel API keys”

3.?輸入?Claude，啟動 GLM-Code 即可

另外，按照 Cursor、Windsurf、Trae 之前接入 Kimi K2 的速度， 在這三者上直接用上 glm-4.5 應該也不需要等上多久了。（Cline 感覺已經(jīng)比不上其他 AI Coding 產(chǎn)品，遂不再推薦）

?? 寫在最后

這篇文章就不上價值了，因為 GLM 進步本身已經(jīng)非常明顯。

在整個 7 月中，我們都能明顯感受到國產(chǎn)模型在 Coding 能力上，紛紛大幅拉近了和 Claude 4 之間的代差。

而在這兩天的 GLM-4.5 測試中，其實我最高頻的反應是：

1. 等等，這還是GLM模型嗎？
2. 這測下來，體感這是要現(xiàn)階段國產(chǎn)Coding模型Top1的節(jié)奏了？
3. 到底是不是我測得還是不夠充分，只是剛好沒測到短板上？

行文至此，姑且大著膽子，下點個人測試結論：

1. 體感判斷，在較為完整的中小項目中，GLM-4.5的能力，應該介于Claude3.7～4之間。
2. 結合成本、速度、質量，GLM-4.5或許就是當下國產(chǎn)Coding模型的TOP1。

GLM-4.5 帶著最低的 API 價格、超快的模型速度，以及接近國際領先的 Coding 能力來了。（群友評論 ??）

可以預見，這個月國內(nèi)各家 Agentic 模型的進步，將大幅推進國內(nèi)依賴 AI 代碼生成場景的應用推廣進度。（無論是 AI Coding 的開發(fā)者接受度，還是相關 Agentic 產(chǎn)品應用）

還是那句話，只要你有 Coding、Agent 任務需求，值得上手自測，我覺得不會浪費時間。

也很期待你的實測反應與反饋。