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實測翻車?GLM-5基準接近頂級,但真實編程任務僅完成75項引質疑

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日前,智譜 GLM-5發(fā)布,引發(fā)業(yè)界關注。海外知名科技賬號 BridgeMind 發(fā)文稱,“GLM-5 是一個基準測試很強、但難以在真實工作中生存的模型”。其表示自己花了一整天時間進行實測,并公布了多項對比數(shù)據(jù)。



根據(jù)其披露的數(shù)據(jù),在“人工分析智能指數(shù)”這一基準測試中,GLM-5成績不低,與Claude Opus 4.5并列50分,僅比Opus 4.6低3分。從這一指標來看,GLM-5在通用能力測試中表現(xiàn)接近業(yè)界頭部水平。

在Bridge Bench這一強調真實世界編程任務的測試中,結果出現(xiàn)明顯差距。Claude Opus 4.6總分60.1,平均響應時間8.3秒,完成130個任務中的130個。GPT 5.2 Codex總分58.3,平均響應時間19.9秒,完成129個任務。GLM-5總分為41.5,平均響應時間達到156.7秒,僅完成約75個任務

從分類成績看,GLM-5在調試和算法類任務上仍有一定表現(xiàn),調試得分70.1,算法61.5,但在安全、生成和UI等項目上明顯落后,其中UI僅13.1分,安全23.2分。整體完成率和響應速度成為其在實際開發(fā)環(huán)境中的主要短板

BridgeMind 表示,基準測試成績并不能完全代表模型在生產環(huán)境中的表現(xiàn)。他認為,在真實復雜任務下,響應速度、穩(wěn)定性和任務完成率更具參考價值。

目前相關數(shù)據(jù)尚未見官方回應,也缺乏更大規(guī)模的第三方交叉驗證。但這一測試已引發(fā)不少網(wǎng)友討論,GLM-5 在真實開發(fā)場景中的表現(xiàn)是否可靠,仍需更多公開、透明的實測數(shù)據(jù)支持。

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