大家好，我是子昕，一个干了10年的后端开发，现在在AI编程这条路上边冲边摸索，每天都被新技术追着跑。
我从GLM-4.6时代就开始关注智谱的模型了。
还记得去年10月GLM-4.6发布时，我第一次用它做过一些接口开发和数据库设计的辅助工作， 当时的感觉是“比前几代强了不少，但离Claude还有距离”。
2月GLM-4.7发布后，我又测试了一轮，那次在SWE-bench上拿到73.8%，已经让我很惊喜了。 后面就一直有在订阅GLM模型搭配着一起使用，但是没办法完全cover住我所有的后端复杂场景。
所以这次（2月11日）看到GLM-5发布，参数规模从355B直接翻倍到744B， 我第一时间就想测一测：这次能不能在后端系统工程上真正突破？
更有意思的是，这个模型之前在海外以“Pony Alpha”为名进行匿名公测，被老外吹爆了。
有人猜是Claude Sonnet-5，有人猜是DeepSeek-V4，甚至有人说超越了Opus 4.5。公测首日处理了400亿token、20.6万次请求，最终身份揭秘：国产智谱GLM-5。
作为一个做了10年Java后端的开发者，我最关心的不是它能不能生成炫酷网页，而是能不能做真正的后端系统工程。
所以我给它出了个题：从零实现一个类似xxlJob的分布式任务调度系统。
结果让我挺意外的——真跑通了，而且所有操作基本都没问题。
核心要点
- Agent能力突破：多项榜单开源SOTA，BrowseComp、MCP-Atlas等超越闭源模型
- 实测验证：用GLM-5从零生成类似xxlJob的分布式调度系统xlJob
- 系统功能：执行器管理、任务调度、日志追踪、多种执行模式，所有操作基本都没问题
- 成本优势：单次编程任务$0.14，是Opus 4.6的1/45
- 使用体感：官方称逼近Opus 4.5
GLM-5：开源界的“系统架构师”
技术规格
先看硬指标：
- 参数规模：744B（上代355B的2倍多）
- 激活参数：40B（从32B提升）
- 预训练数据：28.5T（从23T提升）
- 架构：MoE（混合专家）
- 上下文窗口：200K输入 / 128K输出
编程能力数据
标准评测：
- SWE-bench Verified：77.8%（开源最高，超越Gemini 3.0 Pro）
- Terminal Bench 2.0：56.2%（开源最高）
- Artificial Analysis榜单：全球第四、开源第一
Agent能力数据
GLM-5在Agent能力上更猛，多项榜单拿了开源SOTA（最优表现）：
- BrowseComp（联网检索与信息理解）：全场第一（超越所有闭源模型）
- MCP-Atlas（工具调用与多步调度）：开源第一
- τ²-Bench（复杂多工具场景）：开源第一
- Humanity's Last Exam（带工具调用）：全场第一
- Vending Bench 2（售货机经营）：超过GPT-5.2，接近Opus 4.5
核心定位
官方给GLM-5的定位是系统架构师模型，特别强化了两个方向：
- 复杂系统工程：不只是前端网页，更擅长后端任务、系统重构、深度调试
- 长程Agent任务：能跑多阶段、长步骤的复杂任务，持续几个小时不丢上下文
使用体感：官方内部评估，在Claude Code等真实编程场景中，GLM-5较上代GLM-4.7平均性能提升超20%，体感逼近Opus 4.5。
实测：让AI生成xlJob分布式调度系统
为什么选这个任务
作为一个做了10年Java后端的开发者，我想测试的不是“生成一个炫酷网页”，而是看GLM-5能不能做真正的后端系统工程。
分布式任务调度系统是企业级应用的核心基础设施之一。xxlJob是这个领域的成熟解决方案，很多公司都在用。我想看看GLM-5能不能生成一个类似的系统。
这个任务的技术难度：
- 不是单一功能，而是完整的系统架构
- 涉及前后端、数据库、分布式通信
- 核心模块：调度中心、执行器、任务管理、日志追踪
- 关键技术：Cron表达式、分布式注册、链路追踪、多种执行模式
我的提示词
我的提示词很详细，把需求和技术栈都列清楚了：
请从零实现一个类似 XXL-JOB 的分布式任务调度系统，包含调度中心和执行器。
功能要求：
1. 调度中心：任务管理（CRUD）、Cron 调度、执行器管理、日志查询、失败重试
2. 执行器：Netty 服务接收调度、@XxlJob 注解、心跳上报、状态回调
3. 路由策略：轮询、随机、故障转移
4. 阻塞策略：单机串行、并行、丢弃
技术栈：Spring Boot 3.x + MyBatis-Plus + MySQL + Netty
请先给出系统架构设计和表结构设计，然后逐步实现各模块。
生成过程
GLM-5的响应很规范：先给出了整体架构设计、表结构设计，然后才开始逐步生成各个模块的代码。这个过程让我想起跟资深架构师做技术评审的场景。
印象比较深的是，它在架构设计阶段就把模块划分、数据库表结构、接口设计都梳理清楚了，而不是上来就开始写代码。
当然，这样一个复杂的项目，GLM不可能一次性就完整的实现所有功能，中间也出现了下面这些问题：
- 调度中心项目启动失败：
- 第一版没有实现前端管理界面，导致我访问页面报错：
告知GLM-5之后，调用指定前端Agent实现界面：
前端项目启动成功：
- 还有几个前端访问后端接口的404和500问题，我一一告诉GLM-5之后，它都能马上识别到原因，然后迅速修复！
GLM-5修复问题的过程，我感觉真的和使用Claude以及Codex模型没有多大差别了，一样的聪明！
经过几轮调试，功能基本完善之后，我自己添加了执行器和任务，测试了各种操作：启动、停止、查看日志、调度触发等。
所有操作基本都没问题，功能和xxlJob很像。
我录制了一个视频，可以到【子昕AI编程】微信公众号看效果。
系统功能展示
1. 系统概览 Dashboard
先看整体。系统叫xlJob，版本v2.4.0，已经是个有版本管理意识的项目了。
界面设计很专业，深蓝色侧边栏+白色主内容区，典型的企业级后台管理系统风格。主导航包括：首页、执行器管理、任务管理、调度日志，功能模块清晰。
2. 执行器管理
执行器管理是分布式调度系统的核心之一。我添加了一个名为“test_app”的执行器，注册方式是“自动注册”。
自动注册机制是xxlJob的核心特性，执行器启动时会自动向调度中心注册，并维持心跳。
GLM-5不仅实现了这个功能，还把更新时间记录下来，方便监控执行器的健康状态。
页面提供了完整的CRUD操作：添加执行器、编辑、删除。对于需要手动配置执行器的场景，这些功能都能用上。
3. 任务管理
任务列表显示了ID、任务描述、Cron表达式、Handler等关键信息。Cron表达式是定时调度的标准语法，GLM-5实现了完整的定时调度引擎。
点击“添加任务”，弹出配置表单。这里有个亮点：运行模式和路由策略支持多种选项，都是分布式任务调度非常核心的功能，GLM-5把这些特性也实现了。
任务列表还提供了启动、停止、编辑、删除等操作按钮，完整的任务生命周期管理都有了。
4. 调度日志
调度日志是排查问题的关键。
注意这里有个设计细节：调度结果和执行结果是分开展示的。调度结果表示调度中心是否成功把任务分配给执行器，执行结果表示执行器是否成功执行任务。这种分离设计是分布式系统的最佳实践，便于定位问题出在哪个环节。
点击某条日志，可以查看详细信息。详情弹窗显示：
- 执行结果：成功（绿色标签）
- 执行器地址：127.0.0.1:8081
- 执行日志信息（包含测试参数）
完整的日志链路追踪都有了。在生产环境中，这些日志信息对于排查问题、监控系统运行状态非常重要。
技术实现要点
从系统表现来看，GLM-5的技术选型很合理：
前端：
- 现代化的Web UI框架（React）
- 响应式布局、组件化开发
- 交互流畅，表单、表格、弹窗等组件都很规范
后端：
- Java语言
- RESTful API设计
- 数据库设计完整（有执行器表、任务表、日志表等）
- 分布式架构（执行器与调度中心分离）
- Netty通信（按照需求实现）
核心模块：
- 调度中心（Scheduler） ：负责任务调度、执行器管理
- 执行器（Executor） ：负责任务执行、日志上报
- 任务引擎：Cron表达式解析、定时触发
- 日志系统：链路追踪、详情存储
对标xxlJob的完成度：
核心功能基本都有了：执行器注册、任务管理、Cron调度、多种执行模式（BEAN/GLUE）、多种路由策略（轮训/随机/分配/故障转移）和日志追踪。从功能完整性来看，已经是一个可用的分布式调度系统。
当然，相比xxlJob这种经过大量生产环境验证的成熟系统，xlJob可能在稳定性、性能优化、异常处理、边界case等方面还有差距。但作为一个AI生成的系统，能做到这个程度已经很不错了。
GLM-5的“架构师”能力体现
通过xlJob这个案例，我感受到GLM-5确实有“架构师”的感觉。
1. 系统架构设计能力
从一开始就把调度中心、执行器、任务管理、日志追踪这几个核心模块分得很清楚。这不是简单地把功能堆在一起，而是有清晰的分层和边界。
比如执行器和调度中心的分离，这是分布式系统的标准设计。再比如调度结果和执行结果的分离展示，这种细节只有经验丰富的架构师才会想到。
2. 技术选型合理
前后端分离、RESTful API、分布式注册机制、Netty通信，这些都是企业级系统的标准选择。没有为了炫技去用一些不成熟的技术。
3. 细节考虑周到
比如：
- 执行器自动注册（方便运维）
- 多种执行模式支持（BEAN、GLUE）
- 日志链路追踪（排查问题）
- 状态可视化（绿色/红色标签）
- 版本号管理（v2.4.0）
这些都是经验丰富的开发者才会想到的设计。
4. 长任务持久力
从系统设计到代码实现，这是一个需要持续几个小时的长任务。GLM-5在整个过程中没有丢失上下文，也没有跳步或遗漏关键功能。这种“持久力”在之前的GLM版本中是不太稳定的。
从“执行者”到“架构师”，GLM-5确实完成了一次质变。
与其他模型的对比
阮一峰的四项实测
除了我自己的测试，我也看了阮一峰老师对GLM-5、Opus 4.6、GPT-5.3-Codex做了四项对比测试，总结如下：
| 测试项目 | GLM-5 | Opus 4.6 | GPT-5.3 |
|---|---|---|---|
| 网页设计 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 3D沙盒 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 网页游戏 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Laravel转Next.js | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
总体来看，Opus 4.6在前端审美和游戏体验上略胜一筹，但GLM-5在系统转换任务中表现更好（用时5分钟 vs Opus的20分钟）。
官方定位上，GLM-5的真实编程体验是“逼近Opus 4.5” 。结合xlJob案例，我的感受是：GLM-5的强项在于后端系统工程，而不是前端审美。
写在最后
2026年，AI编程正在从"写代码"进化为"做系统"。GLM-5的定位是"系统架构师"，这次实测证明，它确实配得上这个定位。
通过xlJob案例，我们看到：
- 它能设计合理的系统架构
- 它能完成长时间的复杂任务
- 它生成的代码质量达到生产级标准
- 它在后端系统工程上的能力，使用体感已逼近Opus 4.5
真实使用体感
说几句我使用下来的真实感受：
代码生成速度和质量：GLM-5在处理这种长流程、重逻辑的后端项目时，表现非常稳定。架构设计的思路清晰，不会出现那种“写着写着就跑偏了”的情况。这一点比GLM-4.7强太多了。
也不是完全没问题：偶尔会有一点点卡顿，等了半天不知道它在干嘛。我猜测可能是因为模型太大了（744B参数），推理需要时间。但考虑到它生成的代码质量和架构设计的合理性，这点小瑕疵完全可以接受。
有个“幸福的烦恼” ：我测试完后想订阅GLM-5的套餐，结果发现官网显示“暂时售罄”，这反而从侧面说明了它的受欢迎程度——毕竟性价比摆在那。
对后端开发者的意义
对于Java后端开发者，GLM-5提供了一个高性价比的选择。告别账号被封的困扰，用国产模型也能做真正的系统工程。
从GLM-4.6到GLM-5，一路见证这个模型从“能用的平替”成长为“真正的架构师”，作为一个国内开发者，我挺有感触的。
开源界有了自己的“系统架构师”，这可能是今年国产AI最重要的突破之一。
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