从氛围编码到代理工程
GLM-5: From Vibe Coding to Agentic Engineering

原始链接: https://z.ai/blog/glm-5

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## GLM-5:初步反应与担忧 Z.ai 最近发布了 GLM-5,宣称其基准测试表现令人印象深刻,甚至优于较早的 OpenAI 模型,如 Opus 4.5。然而,Hacker News 用户的初步反应不一。虽然基准测试结果看起来很有希望,但一些评论员质疑其在实际应用中的表现,认为存在“基准测试优化”现象,以及宣传功能与实际使用之间的差异,尤其是在指令遵循和自主行为方面。 一个主要担忧是 GLM-5 与领先的“前沿”模型的竞争力,以及其价格上涨,导致一些人认为像 Z.ai 这样的小公司可能会面临财务困境。用户报告称,它的性能可与 Sonnet 媲美,但需要更精确的提示,并且更大的模型尺寸可能会给强大的硬件带来压力。 尽管存在这些担忧,一些人认为 GLM-5 是 Claude 和 ChatGPT 等模型的具有成本效益的替代方案,尤其是在处理简洁任务时。讨论还涉及 ARC-AGI 等基准测试的相关性,以及开源模型缩小与最先进性能差距的潜力。
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