这是苍何的第 439 篇原创！
大家好，我是苍何。
讲真的，最近的AI圈太卷了，卷得我都有点麻了。
你还别说，就这两天，DeepSeek 刚发布 V3.2，我屁股还没坐热，Claude 就甩出了王炸 Claude 4.5。
我以为这就完了，大家都能安心过个节了，结果智谱反手又发布了 GLM-4.6。
昨晚发了文章说 GLM 4.6 要来，但我是真没想到会来这么快。。。
好家伙，我群里直接就炸了，很多小伙伴都说这次提升很大，反响非常不错。
于是我也第一时间体验了下，不吹不黑，确实可以称得上是「国产最强开源Coding模型」。
我甚至用 GLM 4.6 重构了废弃的开源项目，效果很 nice。
不过在 show 我的实测 case 之前，有必要来看看一些官方发布的数据。
在 8 大权威基准模型通用能力的评估测试中，GLM-4.6 在部分榜单表现对齐Claude Sonnet 4/Claude Sonnet 4.5，稳居国产模型首位。
在 Claude Code 进行了 74 个真实场景编程任务测试。结果显示，GLM-4.6实测超过 Claude Sonnet 4，超越其他国产模型。
官方放出的数据显示，在 token 消耗上表现也是同类模型的最低。
不过，跑分是一回事，实际效果还得测测，下面来看看我的一些测试 case 吧。
先来个简单的，我们让 GLM 4.6 自己介绍下自己吧。
前端 UI上和 Claude 4 基本没差异，不过这个能力，在 GLM 4.5 表现就还不错，但 4.6 给我的感受是，更快更稳了。
比如让它做一个国庆旅游攻略 PPT，出来的速度更快，质量更高了。
下面让它做个 breakout 游戏，一次就能出来这个效果：
而这个是 Claude 4 出来的效果：
这个 case 明显能看出，GLM 4.6 效果好于 Claude 4 。
GLM 4.6 具备视觉理解能力，于是我直接丢了一张比较抽象的手绘原型图。
它很快就给我复刻出前端界面，效果很给力。
不过对于 Coding 能力的拷打，以上 case 都还勉强算是 demo 级别。
接下来，我要将 GLM 4.6 放进刚刚发布的 Claude Code 2.0 中，让它来做一些更复杂的，更偏向实际开发的一些任务。
PS：Claude Code 2.0 最大的更新是搞了个恢复机制，当 Claude Code 搞砸了，可以运行
/rewind来撤消代码更改，大家可以更新下。
将将 GLM 4.6 放进 Claude Code 也很简单，一共就这么几步：
第一步，获取智谱 API key
第二步，配置环境变量
打开项目，输入以下配置：
ini
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=YOUR_API_KEY第三步，切换使用模型
手动修改配置文件 ~/.claude/settings.json
json
{
"env": {
"ANTHROPIC_MODEL": "glm-4.6"
}
}这样 CC 的默认使用模型就改为了 GLM 4.6 了。多说一句，现在 GLM 4.6 的 API可以说是羊毛价了，最低一个月 20 就能痛快使用，我反手就冲了个 Pro。
我的第一个任务是让它做一个监控工具，输入一句话需求：
帮我做个小工具：监控'黑神话：悟空'在Steam上的最新评价，并把负面评价整理成markdown。你自己去网上搜一下怎么实现。
然后搭载了 GLM 4.6 的 CC 开始疯狂给我工作，它先是自动取搜索 Straem 评价的 API，然后去搜下如何实现了。
运行这个工具，真的就搜集到了最新的评价，并在我本地文件中做记录了。
整个过程很丝滑， GLM 4.6 帮我自动开发完成了这个工具。
要是以前，光是搜索这种方案，然后再编码就得花费不少时间。
最后一个 case，我是真没想到，我居然通过 GLM 4.6 重构了曾经风靡一时的 GitHub 开源项目 FlexSlider。
这是一款曾经非常非常流行的响应式轮播图/滑块插件。在那个前端框架还没普及的年代，几乎是做轮播图的首选。
它是一个纯粹的 jQuery 插件，代码里充满了典型的上古代码风格。
只是项目已经不维护了，不过很多老项目还在使用。
这个是这个开源项目原本实现的效果：
大家主要看下轮播图，下面，我在 Claude Code 中输入下面一段提示词将它重构为 Vue 的代码。
我现在需要重构下，我希望用Vue来重写，请你帮我重构
可以看到整个重构过程非常丝滑，它先是分析了整个项目，然后开始执行重构操作。
看下重构后的代码，是最新的 Vue3 代码。
然后看下最终轮播图效果，可以说和原先项目效果惊奇的保持了一致。
真的挺麻的，以前重构是一件非常复杂的事情，得益与 GLM 4.6 200 K的上下文和增强的 Coding 能力，居然一次成功了。
好了，今天就到这了。
说实话，最后一个重构的 case 是真的震撼到我了。
重构屎山一样的祖传代码，一直是程序员的噩梦，繁琐、易错，还费时费力。
当 AI 已经能帮你重构祖传代码时，你就应该意识到，它已经从一个「玩具」进化成了一个可以并肩作战的「战友」了。
讲真的，从 GLM-4.6 身上，我看到了国产大模型不再是单纯地追赶和对标，而是真正开始在实用性上发力，切实地为我们开发者解决问题。
这波，我站智谱。