今天刷掘金，热榜第3就是 GLM-5 开源。
评论区果然一堆人在问："怎么部署？""需要多大显存？""有没有 Docker 镜像？"
等等，你们认真的吗？😅
先泼一盆冷水
GLM-5 是很猛没错。我昨天测了一圈，代码生成能力相比 GLM-4 大幅提升，中文理解更是强项。
但！本地部署你得先过三关：
第一关：显存
GLM-5 满血版需要的显存，4090 直接 OOM。你需要 A100 80G 起步，或者至少两张 4090 做推理。
第二关：成本
算笔账：
- A100 80G 云服务器月租 ≈ 3000-5000 元
- 电费、运维、不算人力
- 你只是拿来写写代码、做做 Agent？
第三关：运维
显存溢出、CUDA 版本冲突、模型权重更新……部署过大模型的都懂，这些坑能让你折腾一周 🤦♂️
我的方案：不部署，直接调 API
说说我自己的做法。我是独立开发者，同时在用 4-5 个模型：
- Claude → 写代码、架构设计（贵但稳）
- GPT-4o → 多模态、图片理解
- GLM-5 → 中文任务、性价比高
- DeepSeek → 快速原型、轻量任务
按传统做法，每个模型各注册一个平台：
# 智谱
from zhipuai import ZhipuAI
zhipu_client = ZhipuAI(api_key="zhipu_key_xxx")
# OpenAI
from openai import OpenAI
openai_client = OpenAI(api_key="sk-xxx")
# Anthropic
from anthropic import Anthropic
anthropic_client = Anthropic(api_key="sk-ant-xxx")
# DeepSeek
deepseek_client = OpenAI(
api_key="sk-ds-xxx",
base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)
4 个 SDK、4 套 Key、4 种报错格式。维护一周你就想砸键盘 😡
后来我发现了一个更优雅的方案——API 聚合平台。
一个 base_url 搞定所有模型
现在有些平台把主流大模型全部统一成 OpenAI 兼容格式，你只要改一个 base_url 就能切换模型。
比如我在用的 ofox.ai，50+ 模型一个 endpoint：
from openai import OpenAI
# 一个 client，所有模型
client = OpenAI(
api_key="your-key",
base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)
# 调 GLM-5 — 改一个参数的事
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5",
messages=[{"role": "user", "content": "写一个 Python 装饰器实现自动重试"}]
)
# 换 Claude — 还是同样的代码
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
messages=[{"role": "user", "content": "review 上面的代码"}]
)
代码量砍了 70%，切换模型就改一个字符串参数。
实测 GLM-5 代码能力
说回 GLM-5 本身，我跑了几个典型任务：
| 任务 | GLM-5 | Claude | 对比 |
|---|---|---|---|
| Python 算法题 | ✅ 秒出，代码干净 | ✅ 同样优秀 | 平手 |
| 装饰器/元类 | ✅ 理解准确 | ✅ 更详细 | Claude 略胜 |
| React 组件 | ⚠️ 能写但偶尔用旧 API | ✅ 稳 | Claude 赢 |
| 中文需求分析 | ✅ 理解丝滑 | ⚠️ 偶尔曲解中文语境 | GLM-5 赢 |
| 长文本总结 | ✅ 结构清晰 | ✅ 提炼精准 | 平手 |
结论：GLM-5 的代码能力已经非常能打了，特别是 Python 后端和中文相关的任务。前端和复杂系统设计，Claude 还是更稳。
我现在的工作流
| 场景 | 模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 写 Python 后端 | GLM-5 | 便宜 + 中文好 |
| 前端 + 架构 | Claude | 复杂逻辑稳 |
| 图片/多模态 | GPT-4o | 视觉理解强 |
| 快速迭代 | DeepSeek | 响应快 |
重点是——这些模型全部通过一个 API client 调用，不用切 SDK，不用管格式差异。写代码的时候只关心 model= 填什么就行。
省了多少钱？
简单算一下：
- 本地部署 GLM-5（A100 云服务器）：~3000 元/月
- API 调用（按实际用量）：~200 元/月
- 省了 2800 元/月
而且 API 方案还有个隐藏优势：模型随时切换。GLM-6 出了直接换 model 参数，不用重新部署。Claude 出新版了，一行代码搞定。
写在最后
GLM-5 开源是好事，说明国产大模型真的在进步。但 "开源" ≠ "你必须自己部署"。
对于 90% 的开发者（特别是个人开发者和小团队），API 调用才是最实际的方案：
- 不用折腾 GPU
- 按需付费
- 模型随时切换
- 代码改一行就行
别被 "开源" 两个字冲昏头脑就急着买服务器。先想清楚你的场景到底需不需要本地部署 😉
有问题评论区聊，看到会回 🤙
