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GLM-5-Turbo性能评测：对比GLM5表现更优

来源：互联网 2026-07-30 06:24:18

GLM-5-Turbo已全量开放，主打更快更稳、任务完成度高。实测显示，其在响应速度与Token消耗方面表现优异。面对复杂代码升级任务，该模型能精准理解需求、制定详细计划并高效执行，完成度优于GLM-5，在架构优化等细节处理上也更为周全。整体来看，GLM-5-Turbo在规划性与条理性上接近顶级模型，成为国内第一梯队的高效选择。

GLM-5-Turbo模型现已面向所有用户全面开放。根据官方发布的信息，其Max、Pro、Lite三个版本均已上线，可供使用。

官方宣称，GLM-5-Turbo模型在速度、稳定性及任务完成度方面均有提升。若实际表现符合预期，其实用价值将显著增强。因此，我们对其进行了深入的实测评估。

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本次测试选取的案例对许多国产模型而言具有一定挑战性。虽然GLM-5系列此前表现已相当出色，但根据一些前期观察，GLM-5-Turbo可能带来更优的性能。以下是详细的测试过程与结果分析。

模型切换方法

首先，简要介绍在Claude Code中启用新模型的方法。

核心步骤是修改~/.claude/settings.json配置文件。参考示例如下：

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

完成此配置后，在Claude Code中选择Sonnet模型时，实际调用的便是glm-5-turbo。

许多开发者会使用CCSwitch等工具简化设置流程。若希望快速体验Turbo模型，也可将主模型直接切换为glm-5-turbo，使Claude Code默认启用该模型。

在测试中，我们使用了自研的JCode工具进行启动。该工具可新增智谱配置，或直接修改现有配置的模型参数，随后通过双击图标选择文件夹即可使用glm-5-turbo。此方法的主要优势在于安全性与硬隔离能力，支持并行启动多个独立配置的实例且互不干扰。相比之下，CCSwitch在同一时间仅能切换至一个模型，有时会重置settings配置，若忘记切换可能导致开发时调用错误模型。JCode完全避免了这些问题，并且密钥存储于系统凭证中，安全性更高。

此外，为进行更全面的基础能力测试，我们也在自有的Coding Plan测试平台上接入了glm-5-turbo模型。

基础性能测试

配置完成后，首先进行基础性能测试。

从最简单的“1+1=？”问题开始。在参与Coding Plan测试的众多模型中，GLM-5-Turbo在响应速度与Token消耗方面的表现，通常能位列前二或前三。

随后，适当增加难度，测试了一些智力题目。结果显示，GLM-5-Turbo在速度方面依然保持领先。除了在“首次延迟”指标上阿里云模型常居首位，在“总耗时”上Kimi模型持续领先外，紧随其后的往往是GLM-5-Turbo。

近一周的测试数据表明，GLM系列模型在时间与Token消耗的整体表现较为优秀。然而，在测试Turbo版本时，也观察到其智力表现可能存在细微调整。例如，一个GLM-5满血版能轻松答对的问题，Turbo版本多次尝试均未直接给出准确答案。

高强度实战测试

前述的单轮测试与常规Web测试，难以充分衡量模型处理复杂任务的能力。因此，我们启用了JarvisBench——一个基于自研Coding Plan测试平台的深度评测项目。

该项目包含约8000行上下文代码。任务要求是：协助将平台内的“AI模型群聊”功能进行升级，把群聊的主体从固定的“平台”升级为可选项，允许用户在“平台”或“角色”之间进行选择。这涉及数据结构调整、业务逻辑重构以及多个页面的修改。可以说，若能基本无误地完成此功能改造，该模型便足以跻身国产模型的第一梯队。

我们将基础代码提供给模型，并给出了需求描述。核心需求是将“角色”升级为一等公民，使其能够绑定特定的平台和模型，并支持自定义头像，从而在发起群聊时可直接选择角色，而非仅选择平台。

GLM-5-Turbo在需求理解环节的表现令人印象深刻。它首先花费约2分39秒阅读现有代码，随后精准总结出现状是“平台 → 模型 → 可选绑定一个角色”，而目标是将关系反转为“角色成为一等公民”。

更出色的是，它主动提出了五个需要确认的关键点，其中第一点便直指一个隐藏考点：“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。” 这一思考非常精准，兼顾了数据冗余与架构清晰度，并给出了明确建议。相比之下，GLM-5在测试时未提及此点，而Claude Opus 4.6则立即意识到了该问题。

在获得我们对这些问题的反馈后，Turbo进行了总结，并开始制定开发计划。此步骤耗时约9分钟，它列出了多达14个步骤的详细方案，从更新类型定义、修改数据存储层，到创建API、更新UI组件，覆盖范围非常全面。计划的细致程度，一度让我们怀疑是否误用了Opus 4.6模型。

随后的开发执行环节耗时约5分钟。从制定计划到开发完成，总计约14分钟，这个速度完全符合“Turbo”的命名。作为对比，速度较快的模型通常需要20分钟完成，而较慢的模型可能需要30-40分钟甚至更久。

开发完成后，模型还自动尝试安装项目依赖并进行编译。此时查看资源消耗，我们的老款Pro套餐大约消耗了5%的配额，即600万Tokens。对于完成如此规模的功能升级任务而言，这个消耗量是相当高效的。

验收环节：功能可用性

验收标准分为三层：功能是否可用、体验是否良好、修改是否全面。

首先启动服务，一切运行正常。角色管理功能的增删改查均可流畅操作，群聊接力功能也能正常工作。所有涉及的核心功能均未出现阻塞性问题，基础可用性表现超出预期，完成度比GLM-5更高。

验收环节：使用体验

在具体使用体验上，角色编辑功能基本良好，但发现一个小问题：头像上传功能始终报错，无论上传何种格式的文件均无法成功。此问题功能点明确，理论上应易于修复。

在创建群聊的界面设计上，Turbo将平台和角色的选择置于顶部。就个人偏好而言，更期望的交互逻辑是先选择群聊模式（平台或角色），再进行后续选择。不过，有一个细节值得肯定：系统提示词的设置选项被保留了下来，这为针对每个群聊进行个性化优化提供了可能。

验收环节：修改全面性

全面性主要考察对隐藏考点的处理，即“平台侧的defaultRoleId是否被移除”。Turbo在此项上表现非常出色，不仅在需求理解阶段就提出了该问题，而且在执行过程中也准确地将其移除了。这一点确实令人意外。

优劣需通过对比来评判。与GLM-5的完成结果相比：在角色编辑功能上，GLM-5的头像上传功能完全正常，设计也更全面，略胜一筹。但在群聊创建功能上，GLM-5的界面布局虽不同，却移除了系统提示词选项，这是一个明显的功能缺失。更重要的是，GLM-5的群聊界面存在一个严重的显示BUG：明明选择的是角色，界面却错误地显示为平台名称。在核心功能上出现此类疏漏是不应该的。此外，在移除平台设置中的冗余角色选项这一架构优化点上，Turbo也考虑得更为周全。

实际上，这一结果在测试前期已初现端倪。Turbo在需求理解阶段花费了更多时间阅读代码，并提出了更深入的问题；其开发计划更为细致，执行流程也更接近Opus 4.6的风格。可以说，胜负在“战前”的准备工作上就已决定。GLM-5-Turbo很可能在任务流程规划与宏观把控方面进行了针对性优化。

经过一系列测试，结论已较为清晰。就目前测试过的众多国内外模型而言，国外的首选无疑是Claude Opus 4.6，而国内的第一梯队选择，则是GLM-5系列，尤其是新推出的Turbo版本。

GLM-5-Turbo在行为特征上非常接近Opus系列，特别是在处理复杂任务时的规划性与条理性，使其成为一款优秀的平替选择。在用量方面，虽然可能达不到某些宣传中的倍数，但肯定比基础的Claude Pro套餐更为充裕。当然，必须承认，Opus 4.6在本次测试案例中几乎做到了完美，依然是当前无可争议的顶级选手。

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