热榜全是 GLM-5 封神，我拿真实项目跑了一圈，结果有点意外

ofox
8 阅读4分钟

今天刷掘金，GLM-5 直接霸榜了。#5、#22、#37 全是它，标题一个比一个猛：

  • "测完 GLM-5 我沉默了"
  • "GLM-5 真够顶的：超 24 小时自己跑代码"
  • "爆肝 2 天，用 GLM-5 开发了 xxx"

行吧，作为一个每天靠 AI API 干活的独立开发者，我坐不住了。不是说我不信，但跑分归跑分，拿真实项目跑一圈才是硬道理。

我的测试方式：不跑 benchmark，跑真活

我没用什么 MMLU、HumanEval 之类的标准测试。那些东西就跟高考模拟题似的，你考 700 分不代表你能修好我家马桶。

我的测试场景是我日常最常用的 3 个：

  1. 代码生成：给一个 GitHub Actions workflow，要求加上 matrix 策略 + 缓存优化 + Slack 通知
  2. 长文档理解：扔一个 8000 字的 API 文档，让它提取所有端点并生成 TypeScript 类型定义
  3. 多轮对话修 bug：给一段有 3 个隐藏 bug 的 Python 代码，看几轮能全找出来

实测结果：差距没跑分说的那么小

先说结论，排名基本是这样的：

场景Claude Opus 4GPT-4.5GLM-5DeepSeek V3
GitHub Actions✅ 一次过✅ 一次过⚠️ 缓存配置写错✅ 一次过
长文档理解✅ 完整无遗漏✅ 少漏1个⚠️ 漏了3个端点✅ 少漏1个
多轮修 bug✅ 2轮全找到✅ 3轮全找到❌ 5轮还剩1个✅ 3轮全找到
响应速度中等快快很快

GLM-5 的问题不是"不能用"，而是在复杂任务上还是会翻车。 比如那个 GitHub Actions 的 matrix 策略，它生成的缓存 key 用了错误的 hashFiles 路径，在 monorepo 场景下会全部 miss。这种问题用 benchmark 是测不出来的。

但最让我难受的不是模型能力

说实话，最折腾的不是模型好不好用，而是 API 层面的体验差距：

# 这是我周三晚上 11 点的真实经历
import openai

client = openai.OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="https://api.openai.com/v1")

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.5-preview",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
except openai.RateLimitError:
    print("又 429 了，第 3 次了今晚...")
    # 切 Claude？但是要改 base_url 和 api_key
    # 切 GLM？但是 SDK 不一样...
    # 算了，明天再说 😭

你品，你细品。 每个模型一套 API，一套 SDK，一套鉴权方式。GLM 还得走智谱的 JWT token，跟 OpenAI 格式不兼容。我一个人的项目，光 API 对接代码就写了 4 套。

后来我发现了一个思路：用一个聚合平台统一接入。改一行 base_url，所有模型随便切：

# 改成聚合方案之后
client = openai.OpenAI(
    api_key="your-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"  # 统一入口
)

# 想用 Claude 就写 claude-opus-4
# 想用 GPT 就写 gpt-4.5-preview
# 想试 GLM-5 就写 glm-5
# 全部 OpenAI 格式兼容，一行代码切换
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4",  # 随时换
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

这样做还有个好处：某个模型 429 了自动 fallback 到其他模型，不用我半夜爬起来改代码。

所以 GLM-5 到底值不值得用？

我的结论是：值得用，但别当主力。

具体来说：

  • 简单任务（翻译、摘要、格式化）：GLM-5 完全够用，速度还快，成本低
  • 中等任务（普通代码生成、数据处理）：可以用，但要多检查一遍
  • 复杂任务（架构设计、多文件重构、长上下文推理）：还是得上 Claude 或 GPT

最佳实践是 混合用：把简单任务分流到 GLM-5 省成本，复杂任务用 Claude Opus 保质量。这也是为什么我现在倾向于用聚合 API 而不是直连各家——一个 key 搞定所有模型，按场景自动路由。

给还在纠结的朋友

如果你跟我一样是独立开发者或者小团队，我的建议是：

  1. 别被跑分带节奏。MMLU 分数差 2 分，实际干活可能差一个档次
  2. 别只用一个模型。每个模型都有擅长和不擅长的，混合用是王道
  3. API 对接尽量走聚合。自己维护 4 套 SDK 的 token 刷新逻辑，信我，你会后悔的
  4. 多关注响应速度和稳定性。模型再强，429 了就是 0 分

好了，我继续去改我那个被 GLM-5 搞炸的 GitHub Actions 了 🫠

如果你也在用 AI API 干活，评论区聊聊你的实测体验？特别想知道有没有人在生产环境跑 GLM-5 的。

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