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进一步信息揣测

• 内测资格获取途径：作者提到“有幸拿到了内测资格”，暗示内测资格可能通过非公开渠道（如行业人脉、早期用户申请或特定社区推荐）获取，而非完全随机开放。
• 模型性能对比的隐藏结论：虽然GLM-4.5参数规模仅为竞品的1/2或1/3，但综合表现却达到SOTA，可能暗示其架构优化（如MoE设计）或数据训练策略（如高质量数据筛选）有独特优势，而非单纯依赖参数量。
• API定价策略的行业内幕：API价格显著低于主流模型（如GPT-4），可能反映智谱通过成本控制（如国产算力资源、模型压缩技术）或市场抢占策略（短期低价吸引开发者）来竞争。
• 终端兼容性细节：提到“一键兼容Claude Code框架”，暗示GLM-4.5可能针对竞品生态做了适配优化，降低用户迁移成本，这种技术细节通常不会在公开文档中详细说明。
• 内测体验的未公开反馈：作者高强度测试后“非常震惊”，但未具体说明负面问题（如长文本稳定性、多轮对话衰减），可能意味着内测版本存在未公开的局限性或特定场景下的性能波动。
• 行业竞争动态：提及“国产大模型六小虎”回归巅峰，隐含信息可能是国内头部团队的技术差距正在缩小，甚至某些领域（如推理、代码）已反超国际模型。
• 模型工作模式的实践建议：提到“thinking与non-thinking两种模式”，实际使用中可能需要根据任务类型手动切换以优化效果/成本，这种操作技巧通常需通过实践摸索。
• SWE-Bench测试的潜在陷阱：虽然成绩“凶残”，但未提测试集是否覆盖中文场景，可能暗示其英文代码能力更强，中文生态适配需额外验证。