Claude Code封杀第三方模型后，我认真测了测GLM-5.2的代码能力。用同一套标准，测了4个常见场景，和Claude官方API做了对比。结果有些意外。
测试方法
模型：GLM-5.2（通过OpenAI兼容接口接入）、Claude 3.5 Sonnet
测试任务：10个常见编程任务
评判标准：能否直接使用（无需修改或仅需1-2处小改）
场景一：函数生成
任务：写一个Python函数，读取CSV文件，按日期分组统计销量。
GLM-5.2结果：
代码
· python
import pandas as pd
from collections import defaultdict
def analyze_sales(csv_path):
df = pd.read_csv(csv_path)
df[‘date’] = pd.to_datetime(df[‘date’])
result = df.groupby(‘date’)[‘sales’].sum().to_dict()
return result
✅ 可直接使用，代码简洁
Claude结果：
代码
· python
import pandas as pd
def analyze_sales(csv_path: str) -> dict:
“”"
读取CSV文件，按日期分组统计销量
“”"
df = pd.read_csv(csv_path)
df[‘date’] = pd.to_datetime(df[‘date’], format=‘%Y-%m-%d’)
sales_by_date = df.groupby(‘date’)[‘sales’].sum()
return sales_by_date.to_dict()
✅ 更完善，有类型标注和文档注释
评分：GLM-5.2 ⭐⭐⭐⭐，Claude ⭐⭐⭐⭐⭐
场景二：代码重构
任务：把散落在多个文件中的日志记录逻辑抽取成一个统一的Logger类。
GLM-5.2结果：
给出了完整的设计方案
考虑了向后兼容
提供了迁移脚本示例
Claude结果：
设计更细致
主动考虑了线程安全问题
给出了详细的迁移步骤
评分：GLM-5.2 ⭐⭐⭐⭐，Claude ⭐⭐⭐⭐⭐
场景三：单元测试生成
任务：为以下函数生成pytest单元测试。
代码
· python
def divide(a, b):
return a / b
GLM-5.2结果：
代码
· python
import pytest
def test_divide_normal():
assert divide(6, 2) == 3
def test_divide_zero():
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
divide(1, 0)
✅ 覆盖了正常和异常场景
Claude结果：
代码
· python
import pytest
def test_divide_positive_numbers():
assert divide(10, 2) == 5
def test_divide_negative_numbers():
assert divide(-6, 2) == -3
def test_divide_zero_division():
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
divide(1, 0)
✅ 覆盖更全面，测试用例命名更清晰
评分：GLM-5.2 ⭐⭐⭐⭐，Claude ⭐⭐⭐⭐⭐
场景四：Bug修复
任务：以下Python代码在处理大文件时会内存溢出，请修复。
代码
· python
def read_large_file(path):
with open(path, ‘r’) as f:
return f.read() # 全量读取，大文件会OOM
GLM-5.2结果：
代码
· python
def read_large_file(path, chunk_size=8192):
result = []
with open(path, ‘r’) as f:
while True:
chunk = f.read(chunk_size)
if not chunk:
break
result.append(chunk)
return ‘’.join(result)
⚠️ 能解决问题，但实现略啰嗦
Claude结果：
代码
· python
def read_large_file(path, chunk_size=8192):
with open(path, ‘r’) as f:
while chunk := f.read(chunk_size):
yield chunk
✅ 用生成器实现，更Pythonic
评分：GLM-5.2 ⭐⭐⭐⭐，Claude ⭐⭐⭐⭐⭐
总结对比
场景 GLM-5.2 Claude
函数生成 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
代码重构 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
单元测试 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Bug修复 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
总体评价：
GLM-5.2的代码能力已经相当不错，日常开发任务（写函数、生成测试、简单重构）完全可以cover。复杂任务和最佳实践方面，和Claude还有差距，但差距在缩小。
我的建议：
简单任务 → GLM-5.2，省钱
复杂任务 → Claude，结果更可靠
标签：
代码
GLM-5.2, Claude, 代码生成, AI编程, 大模型对比
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