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GLM4.5开源，国产Coding模型种子选手再增加一个！

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进一步信息揣测

• 国产大模型宣传水分：GLM-4.5官方宣传的Coding分数与实际体验差距显著，作者实测远未达到Claude 4水平，暗示部分国产模型存在性能夸大现象。
• 行业及格线标准：目前国内主流模型（如DeepSeek R1、Doubao 1.6、Kimi K2、Qwen 3 Coder）均未达到“Vibe Coding”实用标准，侧面反映行业技术成熟度不足，需警惕过早投入生产环境。
• 开源策略的潜在动机：智谱选择开源GLM-4.5可能是为抢占开发者生态，但实际性能未达预期，开源版本可能存在功能或性能缩水（如训练数据/算力未完全释放）。
• 评测指标局限性：作者强调“实测”与官方分数的矛盾，暗示行业常用评测标准（如特定Coding分数）可能无法真实反映模型落地能力，需结合具体场景验证。
• 技术跟进风险：文中建议“再等等”，隐含国产模型迭代速度快但稳定性不足，盲目跟进早期版本可能导致适配成本过高。
• Claude 4的行业标杆地位：即便在国产模型宣传中，Claude 4仍被默认为Coding能力的黄金标准，间接揭示国际领先模型的技术代差。