GLM-5-Turbo有点东西！甚至略胜GLM5

终于等到了，GLM-5-Turbo 全量开放！

官方邮件已收到，目前已经全量开放了，Max、Pro、Lite 全部可以用了。

根据邮件中的介绍：

自 GLM-5-Turbo 上线以来，我们收到了不少来自一线开发者的真实反馈。

我们惊喜的看到，不只是龙虾场景，在编程与 Agent 场景中，

GLM-5-Turbo 的表现也超出预期------ 整体体验可以总结为：更快、更稳、任务完成度更高。

从介绍来看是不错的，更快、更稳，任务完成度更高。

这几个关键词，如果真的做到了，实用性会大大提升。

既然如此，那我们就要来测一测了。

我这测试案例，很多国产模型都扛不住啊！之前GLM5还算是表现不错的。

其实，我已经大概知道结果了，GLM-5-Turbo 可能真的比GLM5强一些。

下面就来看一下具体的测试过程和结果吧。

切换模型

先简单说一下啊，怎么在 Claude Code 中用上这个模型。

切换模型很简单，核心原理是修改 ~/.claude/settings.json 这个文件：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5-turbo",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5" // 或者 glm-5-turbo
  }
}

这样就可以在 Claude Code 中通过选择 Sonnet 模型使用 glm-5-turbo。

当然大部分时候我们都是直接使用 CCSwitch 等辅助工具来完成设置。

可以如上图配置，如果你想直接体验使用 Turbo 模型，可以把主模型直接切换成 glm-5-turbo。

这样 Claude Code 启动之后就会直接使用这个模型。

我就直接用自己手搓的 JCode 来启动了。

可以新增智谱的配置，或者鼠标放在图标上 3 秒，修改原有的配置。

只要修改模型即可：

然后双击图标，选择文件夹，就可使用 glm-5-turbo 了：

我用自己的工具的主要原因是安全，硬隔离，并行启动。

CCSwitch 的问题是你同时只能切换到一个模型，还会重置你的 settings 配置，如果你忘了切换模型，就会调用错误的模型进行开发。

JCode 完全没有这种问题！不用切换，而是直接启动一个独立的配置，互不影响的CC，密钥保存在系统凭证中安全无忧。

另外，把我的 Coding Plan 测试平台也添加一下glm-5-turbo ，做一些常规的基础测试。

基础测试

绑定完成之后，先来个热身赛。

简单问一下：1+1=？

GLM-5-Turbo 的速度、Token 消耗方面，在众多 Coding Plan 中基本上排在 2～3 名的样子。

然后来点智力题：

有 5 个人排成一排，每人帽子颜色为红或蓝。他们可以看到前面的人的帽子，但看不到自己的。主持人宣布："至少有一顶红帽子。"从最后一人开始，每人依次说 "是"或"否"（表示是否知道自己帽子的颜色）。如果第 5 人说"否"，第 4 人说"是"，求所有可能的帽子颜色分布。

结果如下：

性能对比：

从速度来看的话，GLM-5-Turbo 还是数一数二的存在。除了首次延迟方面阿里云老是抢第一，总耗时方面 Kimi 总是抢第一之外，基本上下一个就是 GLM-5-Turbo 了。

GLM 系列在时间和 Token 消耗方面，从最近一周的情况来看，整体是比较优秀的。

但是测试 Turbo 的时候，发现智力可能有所削弱：

GLM-5 满血版是可以轻松答对这个问题的，但是 Turbo 试了很多次，都没有直接给出准确的答案。

上强度了

上面只是热个身，让大家对他这个速度、Token 消耗量，智力程度，大概有一个感受。

这种单轮测试，以及一些从头开始的 Web 测试，其实很难区分模型的实力。

所以，我要上 JarvisBench 了。

这个测试基于我自己正在开发的 Coding Plan 测试平台。

项目大概有 8000 行上下文，我需要它帮我把 AI 模型群聊功能进行升级，把群聊主体从平台，升级到可以选平台，也可以选角色。涉及到数据结构的调整、业务逻辑的重构，以及多个页面的修改。

只要它能把这个功能改完，没有明显的问题，就是国产模型的第一梯队了。

复制基础代码，开搞：

我的需求：

目前群聊接力的时候可以选择平台管理中的模型，也可以对这些模型预先配置系统提示词和角色提示词，这样已经可以通过系统提示词来个性化聊天了。但是通过平台配置里面绑定角色比较有局限性------这样一个平台就只能是一个角色。
​
我希望换另外一种设置：**角色里面选模型**，然后群聊开始的时候，我可以直接选平台，也可以直接选角色。角色的管理还是在系统设置的"角色管理"中进行。
​
为了实现上面的需求，角色功能需要升级：
​
- 除了可以设置提示词之外，还得能**选择平台和模型**
- 另外还能**设置头像**
- 如果设置了头像，群聊的时候就显示自定义头像；如果没有设置头像，就用对应模型平台的 logo 作为头像
​
我的需求大概是这样。说说你对这个需求的理解，不急着写代码

我直接在 Claude Code 中把这个"人话"描述的需求扔给它。

GLM-5-Turbo 的解读如下：

了解了现有代码结构，说说我的理解：
​
  ---
  现状
​
  - 角色（Role） 目前很轻量，只有 id、name、content（提示词），本质上就是一段人设文本
  - 平台（Platform） 持有模型列表、API 配置，可选绑定一个 defaultRoleId
  - 群聊接力时，用户选的是平台，角色只是平台的附属配置
  - 头像完全由平台决定（通过关键词匹配 @lobehub/icons）
​
  所以现在的关系是：平台 → 模型 → 可选绑定一个角色，一个平台只能有一个默认角色。
​
  ---
  你想要的改变
​
  把关系反过来：角色成为一等公民，包含平台和模型的引用。
​
  角色需要升级为：
​
  ┌────────────────────┬───────────────────────────────────┐
  │        字段        │               说明                │
  ├────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 现有 name、content │ 保留                              │
  ├────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 新增 platformId    │ 绑定到哪个平台（决定了 API 配置） │
  ├────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 新增 modelId       │ 使用该平台的哪个模型              │
  ├────────────────────┼───────────────────────────────────┤
  │ 新增 avatar        │ 可选的自定义头像                  │
  └────────────────────┴───────────────────────────────────┘
​
  群聊选择的逻辑变化：
​
  - 现在是「选平台」→ 该平台的模型和默认角色自动带入
  - 改为「选角色」→ 角色自带的平台+模型自动带入，一个角色就是一个完整的参与者
  - 头像优先级：角色自定义头像 > 对应平台 logo
​
  几个需要确认的点：
​
  1. 平台还需要保留 defaultRoleId 吗？ 如果角色自己绑了平台和模型，平台侧的 defaultRoleId
  就冗余了。我觉得可以去掉，角色成为独立实体。
  2. 群聊选角色 vs 选平台的入口：你说「可以直接选平台，也可以直接选角色」------这里的「选平台」是指选平台
  后用平台当前选中的模型，不带角色提示词？还是说这只是过渡，最终全部走角色入口？
  3. 单聊（single chat）是否也走角色？ 目前有
  single-chat-sessions，单聊现在也是选平台+模型，是否也统一为选角色？
  4. 头像的存储方式：自定义头像是上传图片文件存到 public/ 目录，还是用 URL /
  base64？考虑到是本地文件存储的项目，存到 data/avatars/ 下可能是最自然的。
  5. 角色的模型能否随时切换？ 比如一个"资深程序员"角色，今天用 GLM-4，明天想换成
  Claude------是直接编辑角色改模型，还是希望角色只管提示词，模型在群聊时再选？
​
  这些点的选择会影响实现方式，你先说说想法。

用时 2 分 39 秒。

这个环节其实很重要，先理解业务，然后才能把开发做好。

Turbo 做得比较好的部分：先阅读代码。

然后总结了也很有意思：角色成为一等公民。

这次让人比较惊喜的部分是"几个需要确认的点"。

总共列出了 5 点，其中提一点就提到了一个隐藏考点。

  1. 平台还需要保留 defaultRoleId 吗？ 如果角色自己绑了平台和模型，平台侧的 defaultRoleId
  就冗余了。我觉得可以去掉，角色成为独立实体。

卧槽，他不会是偷学我的数据了吧，这个非常精准啊，考虑到了冗余的问题，而且给出了明确的建议。

我记得 GLM-5 当时是没有考虑这一点的！！！

Opus 4.6 是立马就想到了这个问题。

它另外的 2、3、4 这几个问题也是非常关键的。

这个提问环节，测试 GLM-5 的时候我记得是提出了 3 个问题，这次 Turbo 居然提出了五个问题，而且对这个项目的理解有一定的深度。

主要是它花了 2 分多钟去了解这个项目。

很多模型开发全靠意淫，比如某米的模型，项目里没有代码，都能说得头头是道。

这个开头非常不错。不知道接下来写代码怎么样？

我对上面的问题做了反馈，然后它做了总结：

● 明白了，总结一下：
​
  - 角色独立于平台，去掉平台侧的 defaultRoleId
  - 群聊接力创建时，平台模式和角色模式互斥
  - 单聊不动
  - 头像存 data/avatars/
  - 角色的平台+模型只能在角色管理里改
​
  这是一个涉及前后端多处改动的功能，我先做个实现方案。

接下来就是要做开发计划了：

看到这里我有一种错觉，我不会忘了把 Claude Opus 切换成 GLM-5-Turbo 吧？ 这个过程太像 Opus 4.6 的风格了！

这次的计划，多达 14 个步骤，细节是比较丰富了。

这里和 Opus 唯一的差别就是，Opus 为了让上下文更干净，会直接清理上下文，然后按计划来执行。

这一步，Turbo 花了 9 分钟。

具体的开发步骤如下：

 ■ 更新类型定义 (types.ts)
     □ 更新角色存储层和平台存储迁移
     □ 创建头像上传和访问 API
     □ 更新角色 API 路由
     □ 更新提示词构建器和聊天存储/创建 API
     □ 更新聊天引擎核心逻辑
     □ 移除平台表单默认角色 + 更新设置页角色管理
     □ 更新聊天创建页和聊天页 UI
     □ 更新聊天消息组件

开发过程用了 5 分钟：

从开始做计划到开发完成总共耗时 14 分钟左右，一般快一点的模型都是在 20 分钟以内。慢一点的选手会来到 30-40 分钟，甚至更久。

这个速度配得上 Turbo 这个名字。

然后他开始自己编译这个项目了，发现还没有安装依赖，就开始自动安装依赖了。

到这里就可以启动服务测试结果了。

启动服务之前，来看一下配额消耗情况：

我这是老款 Pro 套餐，大概消耗了 5%，600 万 Tokens。 看到 tokens 消耗的问题，我突然想起 QClaw 这小乐色，装一个技能，装失败了，都能消耗 300 万 tokens。 我这一个重大功能升级才消耗了这点啊！ 编程的产出比，比养龙虾，高太多了。 OpenClaw 的第一个功能就是燃烧 Tokens 啊

接下来就要验收了~！

是虎头蛇尾？还是真的牛逼？我们拭目以待！

我都好紧张，因为结果直接决定我的文章标题。

我们还是以一贯的标准来衡量。

首先看能不能用，然后看好不好用，最后看改得是否全面。

能不能用？

首先启动正常，然后可以正常打开首页，可以正常打开角色管理功能。

角色的添加，修改删除，都没有问题。

群聊接力功能可以正常工作。

所有涉及到的核心功能全部正常。

能不能用这个环节没有问题，表现出乎意料的好！ 比 GLM-5 完成度要高！

好不好用？

好不好用，就是看具体的体验了。

角色编辑功能基本是好用的，但是有一个小问题：

头像上传好像一直出错，不管传什么都出错。这个问题，功能点比较明确，应该是很好修复的。

另外是创建群聊的界面：

它的设计逻辑是把平台和角色放到了最上面。我比较期望的是先选择群聊模式，然后选择角色或者平台。

有一个细节是要给好评的，系统提示词没丢。

好不好用部分，因为头像无法使用，要扣一点分。其他环节用起来基本上没啥毛病。

全不全面？

接下来看一下修改是否全面，这个主要是看隐藏考点。

这个点是我需求里没有提过的，但是聪明的模型会自己想到这个问题。

这次 Turbo 的表现非常出色，在提问环节就想到了这个问题，并且执行过程中也没忘。

这一点，是有点让人意外的。

好不好，除了看自身，主要还是看比较。

我们来看一下 GLM-5 和 Turbo 开发这个项目的差异。

这是 GLM-5 的角色编辑功能：

这一部分，GLM-5 要小胜一些，它的头像设计非常全面，而且上传头像的功能完全正常。

这是 GLM-5 的群聊创建功能：

布局有差异，不能算好坏，但是 GLM-5 在选择角色的界面中把系统提示词选项去掉了。

没有这个选项，就无法为每个群聊设置针对性的优化了。

所以这一波 Turbo 要略胜一筹，考虑比较全面。

这是 GLM-5 的群聊功能：

业务逻辑大家都没有问题。但是 GLM-5 有一个巨大的显示 BUG。

我明明选择的是角色，它显示的却是平台。这个是核心功能，不应该出现这种纰漏。

这一波 Turbo 完胜了。

另外还就是平台设置里移除角色选项，也是 Turbo 考虑得更加周全。

其实，这个结果从一开始就决定了。

从这一次的测试情况来看，Turbo 在做计划的时候明显更加细致，整个处理逻辑更加接近 Opus 4.6。

它用了 2 分钟去读代码，并且提出了 5 个关键问题。

用了 9 分钟做计划，分成了 14 个大步骤，然后用 4 分钟完成了开发。

这些环节都要比 GLM-5 细！

还是那句话，胜败在战前就决定了。

这个 Turbo 模型可能是对流程和宏观把握做了优化。

看到这里，文章题目基本上可以定下来了，

"卧槽" 可以喊起来了。

链接也可以挂起来了：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=UXKQUXJKU3

优惠码：UXKQUXJKU3

我是第一时间买了年卡，后来升级了 Pro，我不确定现在是否有限购！

我已经测试了巨多的国内外模型，目前来看，国外首先 Opus 4.6，国内首先 GLM-5 / Turbo。

Turbo 在行为特征方面非常接近 Opus 系列，所以是平替的最佳选择。

用量方面，虽然目测达不到 Claude Pro x 3 x 5 的宣传，但是肯定比 Claude Pro多。

当然 Opus 4.6 还是无敌的存在，因为它在这个例子中几乎没有任何问题！