GLM-5 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex：2026年终极三方对比

截至2026年2月，AI领域格局因三款前沿模型在同一周内发布而发生了巨大变化。Claude Opus 4.6以79.4%的SWE-bench得分领先，拥有最深度的推理能力，输入价格为$5/MTok（Anthropic，2026年2月12日验证）。GPT-5.3 Codex凭借77.3%的Terminal-Bench 2.0得分主导终端编程领域，提供最快的编码体验，价格约为$1.75/MTok（OpenAI，2026年2月12日验证）。而来自智谱AI的开源新秀GLM-5，仅以$0.11/MTok的价格就实现了77.8%的SWE-bench竞争力得分，且附带完整的MIT开源许可。这是目前最全面的三方对比文章，旨在帮助你做出明确的选择，而非给出常见的"各有所长"的敷衍回答。

要点速览

最终结论完全取决于你最看重什么。如果你需要最强大的推理能力和自主智能体功能来处理复杂的企业级工作流，Claude Opus 4.6无疑是明确的赢家，尽管定价偏高。如果你更看重终端编程任务的速度，并希望使用最成熟的开发者生态系统，GPT-5.3 Codex在性能和成本之间提供了最佳平衡。而如果预算是你的首要考量，或者你需要通过自托管实现完全的数据主权，GLM-5将彻底改变你的计算方式——它的价格比Opus便宜45倍，同时保持着具有竞争力的基准测试分数。

正面交锋：真正重要的基准测试

2026年2月的基准测试格局呈现出一个引人注目的趋势：顶尖模型之间的差距正在快速收窄。以最受业界认可的编程基准SWE-bench Verified为例，三款模型之间的差距极为紧凑：Opus 4.6得分79.4%，GPT-5.3得分78.2%，GLM-5得分77.8%。第一名和第三名之间仅有1.6个百分点的差距，这在半年前几乎是不可想象的，尤其考虑到GLM-5完全在华为昇腾芯片上训练，没有使用任何美国芯片。这种趋势传递出一个重要信号——Interconnects.ai的多位分析师将其称为"后基准时代"，意味着原始分数的重要性正在降低，真正决定选择的是模型在生产环境中的实际使用体验。

Terminal-Bench 2.0是一个专门衡量实际终端和命令行编程任务的基准测试，在这里差距更为明显。GPT-5.3 Codex得分77.3%，比Opus 4.6的65.4%高出整整11.9个百分点。这个差距意义重大，因为Terminal-Bench衡量的正是大多数开发者日常实际在做的工作：执行命令、调试脚本、管理文件以及编排多步骤的终端操作。目前GLM-5尚未发布官方Terminal-Bench分数，考虑到它2月11日才刚刚发布，这完全可以理解。根据其出色的SWE-bench表现，早期测试表明它可能落在60-70%的区间，但这仍需进一步验证。

在纯推理能力方面，GPQA Diamond和MMLU Pro给出了清晰的结论。Opus 4.6在GPQA Diamond上以77.3%领先GPT-5.3的73.8%，优势达3.5个百分点，这反映了Anthropic对深度分析推理能力持续投入的成效。在MMLU Pro上，差距进一步拉大，Opus得分85.1%，而GPT-5.3为82.9%。这些基准测试衡量的是博士级别的科学推理和广泛知识能力，对于复杂的企业任务、法律分析和科研应用至关重要。GLM-5目前尚未公布这些特定基准的得分，不过其BrowseComp 75.9的分数表明它具备强大的通用推理能力。

需要认识到的关键一点是，基准测试越来越无法全面反映模型的实际表现。正如在上一代模型对比中所指出的，基准分数与实际使用体验之间的差距一直在扩大。一个SWE-bench得分低2%的模型，在实际使用中可能感觉更快、响应更好，或者在理解你特定代码库方面表现更出色。基准数据为你提供了一个起点，而后文关于编码体验、定价和生态系统的章节将为你补充完整的全貌。

同时值得将所有已验证的基准数据整合到一个参考表中以便快速对比。以下汇总了我们从各来源收集到的所有已验证数据点：

从这张表格中可以清晰地看出一个规律：Opus 4.6在推理密集型基准测试中领先，GPT-5.3主导速度导向的编码任务，而GLM-5在软件工程基准测试中保持了竞争力，同时在成本敏感型部署场景中展现出独特优势。GLM-5在Terminal-Bench和GPQA上缺失的基准数据值得关注，预计在未来几周内随着独立评测人员完成对这款新模型的测试后会逐步补全。

编程与智能体能力全面比较

在实际编程工作方面，三款模型采取了截然不同的路线，远超SWE-bench分数所能体现的范畴。Claude Opus 4.6推出了Agent Teams功能，允许它生成并协调多个子智能体在代码库的不同部分并行工作。在实际使用中，这意味着Opus可以在重构某个模块的同时为其编写测试并更新文档，所有工作都由一个中央规划智能体统一协调。这种方式在大规模重构任务和复杂功能实现方面表现尤为出色，因为理解整个代码库的完整上下文至关重要。处于测试阶段的1M token上下文窗口进一步放大了这一优势，使Opus能够在分析过程中将整个代码库保持在记忆中。

GPT-5.3 Codex走了一条不同的路径，通过Codex CLI集成，专门为基于终端的交互式开发进行了优化。Opus擅长自主执行长时间运行的任务，而GPT-5.3则在快速迭代的交互式编码中表现突出：迅速生成函数、迭代实现方案、实时调试。相比前代GPT-5.2提升25%的速度在实际使用中立竿见影，让人感受到真正流畅的响应速度，彻底消除了编码流程中的卡顿感。其Terminal-Bench 77.3%的主导地位直接转化为优越的使用体验——当你在终端中工作、运行脚本、通过命令行工具管理基础设施时，这种优势尤为明显。

GLM-5作为开源模型带来了完全不同的价值。其745B参数的MoE架构拥有256个专家模型（任意时刻仅有44B参数处于活跃状态），这意味着它能在保持竞争力表现的同时大幅提高运行效率。在编程任务方面，GLM-5的SWE-bench 77.8%的得分使其稳居与闭源巨头同一水平线。但GLM-5在编码方面的真正优势在于可定制性：由于你拥有MIT许可证下的完整模型权重访问权限，你可以在自己的专有代码库、特定编码规范和特定技术栈上进行微调。这是Opus和GPT-5.3都无法提供的能力，对于拥有大型专业代码库的团队来说，这种定制潜力可能比原始基准测试优势更有价值。

从实际角度来看，上下文窗口的差异值得仔细分析。Opus 4.6的1M token测试版上下文容量意味着它可以在单次提示中容纳大约750,000个单词或约15,000行代码。GPT-5.3的256K-400K范围可以舒适地处理约5,000-8,000行代码。GLM-5的200K上下文窗口大约可以处理4,000行代码。对于大多数日常编码任务来说，即使是200K也已经绰绰有余，但当你需要分析整个微服务架构或执行跨仓库重构时，Opus的超大上下文窗口就成为了真正的差异化优势。

智能体架构的差异值得更深入的探讨，因为它们代表了AI与代码库交互方式的根本不同理念。Opus 4.6的Agent Teams方式将编码视为一个协作项目管理问题：模型进行规划、分配和协调，就像一位资深开发者带领团队一样。这意味着Opus擅长需要战略性思考代码架构、理解横切关注点以及在大规模变更中保持一致性的任务。相比之下，GPT-5.3的Codex方式将编码视为一个快速迭代问题：给模型一个任务，快速获得结果，然后迅速迭代。这种理念非常适合功能开发冲刺阶段——当你清楚知道要构建什么并需要快速推进时。

GLM-5的智能体能力仍在发展中，但其开源特性意味着社区可以在基础模型之上构建自定义的智能体框架。已经有早期项目将GLM-5与LangGraph和CrewAI等开源编排工具相结合，创建了可以与闭源模型内置功能相媲美的自定义智能体系统。这里的关键优势在于灵活性：Opus和GPT-5.3各自提供了它们对智能体编码的既定方案，而GLM-5让你能够精确构建适合自己工作流和团队结构的智能体架构。

真实成本：定价与价值分析

定价是三方对比中最引人入胜的环节，也是大多数现有对比文章的薄弱之处——它们仅仅罗列token价格，却不分析这些价格对实际工作负载意味着什么。先从已验证的数据开始：Claude Opus 4.6对200K上下文以内的请求收费$5.00/百万输入tokens和$25.00/百万输出tokens，超过200K上下文的请求价格跃升至$10.00/$37.50（claude.com/pricing，2026年2月12日验证）。GPT-5.3 Codex未在OpenAI的定价页面单独列出，但根据GPT-5.2的定价$1.75/$14.00/百万tokens（openai.com/api/pricing，2026年2月12日验证）以及多个SERP来源的确认，我们估计GPT-5.3的价格约为$1.75/$14.00。GLM-5的输入价格约为$0.11/百万tokens，基于智谱AI的定价体系（glm5.net及第三方来源）。

为了理解这些价格在实际场景中的含义，我们来看三种常见的AI开发任务。对于100行代码审查（约2,000 tokens输入，1,000 tokens输出），GLM-5成本约$0.0002，GPT-5.3约$0.018，Opus 4.6约$0.035。对于分析一份10,000词的文档（约15,000 tokens输入，3,000 tokens输出），成本分别约为GLM-5的$0.002、GPT-5.3的$0.068和Opus的$0.150。而对于一个持续一小时的智能体会话（处理约600,000 tokens输入和200,000 tokens输出），你需要支付GLM-5约$0.09、GPT-5.3约$1.05、Opus 4.6约$8.00。

这些差异在规模化使用时会急剧放大。一家每天进行10,000次API调用的初创公司，使用GLM-5每天只需花费约$2，使用GPT-5.3约$180，而使用Opus则约$350。折算成月度费用分别为$60、$5,400和$10,500。对于成本敏感的团队来说，GLM-5的定价从根本上消除了API成本的限制。对于希望在不管理多个API密钥的情况下试用三款模型的开发者，laozhang.ai等聚合平台提供统一的访问入口，简化账单管理并提供跨供应商的一致API接口。

缓存定价对于存在重复上下文的工作负载同样值得关注。Opus 4.6提供提示缓存功能，可以显著降低复用相同系统提示词或参考文档的应用的输入成本。GPT-5.3同样提供缓存机制。GLM-5的开源特性意味着自托管部署可以在基础设施层面实现自己的缓存策略，可能将实际成本进一步降低到本已很低的API定价之下。关于Anthropic的定价层级和缓存折扣的更详细解析，可以参阅Claude Opus定价详解。

有一个重要的定价细节是大多数对比文章完全忽略的：输入token和输出token的价格差异。虽然输入价格最受关注，但对于生成型任务来说，输出tokens才是真正的成本大头。Opus 4.6的输出token收费$25/MTok，是其输入价格的5倍。GPT-5.3的输出收费约$14/MTok，是其输入价格的8倍。对于生成大量输出的任务——例如编写完整函数、创建文档或生成测试套件——输出定价差异会显著改变成本计算。一个生成10,000个输出tokens的任务，Opus的费用为$0.25，GPT-5.3为$0.14，差距远小于仅看输入价格所暗示的差距。特别是对于Opus，超过200K上下文tokens的请求面临更高的定价$10/$37.50/百万输入/输出tokens，这实际上将大上下文应用的成本翻了一倍。

开源黑马：GLM-5为何改变了一切

GLM-5以完整MIT许可证发布，标志着AI模型领域一个真正的拐点。不同于以往那些附带限制性使用条款或性能差距导致不适用于严肃生产工作的开源模型，GLM-5在SWE-bench上的表现仅落后Opus 4.6 1.6个百分点，同时完全免费使用、修改和商业部署。MIT许可证是目前最宽松的选项，意味着对模型的使用方式没有任何限制，无需收入分成，商业部署也没有任何约束。这是开源模型历史上首次同时达到如此水平的竞争力性能和完全无限制许可的组合。

自托管GLM-5对于拥有大量AI工作负载的组织来说，经济意义十分显著。虽然运行一个745B参数模型的初始硬件投入并不小，但MoE架构意味着任何给定的推理调用只有44B参数处于活跃状态。这大幅降低了实际硬件需求，远低于原始参数量所暗示的水平。已经在运行GPU集群进行训练或推理的组织，可以将GLM-5纳入现有基础设施，从而完全消除按token计费的API成本。对于一家目前每月在Opus 4.6 API调用上花费$10,000的企业，自托管硬件的投资回收期可能只需几个月而非数年。

GLM-5最具战略意义的方面可能在于其训练硬件。智谱AI完全在华为昇腾芯片上构建了这款模型，证明了无需任何美国半导体技术也能训练出具有竞争力的前沿模型。这对于受出口管制限制的组织、有供应链多元化要求的企业，或希望确保其AI基础设施不依赖于单一国家芯片制造能力的公司，都具有直接的实际意义。GLM-5训练管道的地缘政治独立性是一个独特的价值主张，无论Opus和GPT-5.3在性能上有多大优势，它们都无法提供这一点。

GLM-5的开源特性还打开了闭源模型根本无法企及的可能性。团队可以在特定领域数据上微调模型，将其直接集成到专有流水线中，在隔离网络环境中运行，并对模型权重进行审计以满足合规要求。对于医疗、金融和政府等数据驻留和模型透明度不可妥协的行业，GLM-5可能是三者中唯一可行的选择，无论基准测试分数如何。

同样需要客观认识GLM-5开源优势的局限性。运行一个745B参数的模型，即使有MoE的效率加持，也需要强大的基础设施支撑。虽然推理时44B的活跃参数量在现代GPU集群上完全可以管理，但你仍然需要将完整的模型权重加载到内存中以便专家路由正常工作。没有现有GPU基础设施的组织将面临显著的前期硬件成本，可能需要数月才能抵消与API的费用差异。GLM-5自托管的最佳适用场景是那些已经在运行大规模AI工作负载、能够将GLM-5纳入现有计算预算的组织。对于较小的团队来说，$0.11/MTok的API价格本身已经足够低廉，自托管的运维复杂性可能并不值得。

GLM-5的训练数据构成也值得一提。智谱AI报告其在28.5万亿tokens上进行了训练，该模型在英文和中文语言任务上都展现出强大的能力。不过，英文和中文训练数据的比例并未公开披露，一些早期用户反馈GLM-5在中文任务上的表现略优于英文，尽管对于大多数使用场景来说差异并不大。对于以英文为主的工作负载，未来几周的独立基准测试将有助于澄清这究竟是一个真实的问题还是早期测试条件下的偶然现象。

超越基准：数字无法告诉你的事

我们已经进入了分析师们所说的"后基准时代"——在这个时期，前沿模型之间真正有意义的差异越来越多地体现在生态系统、开发者体验和集成能力上，而非原始性能数字。当三款模型在SWE-bench上的得分差距在2个百分点以内时，真正决定你应该使用哪款模型的因素变得远比简单的基准对比所能捕捉到的更加微妙。

Anthropic围绕Opus 4.6构建的生态系统已经显著成熟，Claude Code提供了深度集成的IDE体验，Agent Teams支持复杂的自主工作流，而1M上下文测试版则打开了此前不可能实现的使用场景。使用Opus的开发者体验与其他两款模型有明显不同：它擅长理解复杂的多文件上下文，维持连贯的长对话，并产出能考虑更广泛架构影响的代码。用户一致反馈Opus在回应前"思考得更仔细"，这意味着复杂任务所需的迭代次数更少，但初始响应时间更长。对于看重准确性而非速度的用户来说，这个权衡是值得的。

OpenAI围绕GPT-5.3 Codex的生态系统优势在于其集成的广度。Codex CLI、ChatGPT集成、丰富的插件生态以及庞大的第三方工具支持，共同创造了一个GPT-5.3通常是最省力选择的开发环境。模型25%的速度提升让它感觉真正流畅，而Codex的终端优先理念完美契合了许多开发者的实际工作方式。OpenAI的社区也是最大的，意味着更多教程、更多Stack Overflow上的解答以及更多围绕其API构建的开源工具。对于看重速度和生态广度的团队来说，GPT-5.3提供了最无摩擦的体验。

GLM-5的生态系统是三者中最年轻的，它刚刚于2026年2月11日发布。不过，其开源特性意味着社区驱动的工具开发可以快速推进，而无需等待官方发布。模型的MoE架构有完善的文档，权重在Hugging Face上免费提供，MIT许可证意味着任何人都可以围绕它构建商业工具。早期采用在中国开发者社区中最为活跃，但开源特性意味着全球生态系统的增长不可避免。GLM-5面临的关键问题不是生态系统会不会发展，而是在你的相关时间框架内，它能否足够快地发展到与Opus和GPT-5.3的成熟生态系统竞争。

生态系统对比中一个经常被忽视的方面是支持质量和文档。Anthropic提供详尽的技术文档、响应迅速的开发者关系服务，以及不断增长的Opus 4.6最佳实践体系，包括Agent Teams的提示词工程指南和扩展上下文窗口的最佳使用方法。OpenAI的文档是行业中最全面的，背后有最大的开发者社区分享技巧、教程和开源工具。GLM-5的文档目前主要通过智谱AI的官方渠道提供，英文资源正在增长但仍不及竞争对手成熟。对于需要强大技术支持和清晰升级路径的团队来说，这种生态系统成熟度因素可能与模型本身的技术指标同等重要。

集成方面的差异在三款模型间也非常显著。Opus 4.6通过Claude Code提供与VS Code的一流集成，在主流IDE扩展中获得直接支持，Anthropic SDK支持所有主要编程语言。GPT-5.3受益于多年的OpenAI生态系统建设，几乎为每种语言和框架提供了库，且在GitHub Copilot和其他开发者工具中实现了原生集成。GLM-5采用了兼容OpenAI的API格式，这意味着大多数现有的基于GPT的工具只需最少的修改即可使用——这是一个聪明的策略，通过搭乘OpenAI生态系统投资的便车来降低采用门槛。

你到底该选哪个？决策框架

与其给出无用的"视情况而定"的回答，这里提供一个基于你的角色和主要使用场景的具体决策矩阵。找到下面与你情况匹配的描述，推荐结论直接给出。

如果你是独立开发者或独立创业者，主要关注编码生产力，GPT-5.3 Codex是你最佳的起点。速度优势、成熟的Codex CLI集成以及$1.75/MTok的竞争力定价，使其成为最实用的日常工具。你将获得最快的反馈循环和最广泛的工具与资源生态系统。在需要处理复杂推理任务或全面分析大型代码库时，可以切换到Opus。

如果你是CTO或工程负责人，正在为团队做基础设施决策，答案很大程度上取决于你的预算和数据要求。对于AI支出较大的团队（月支出超过$5,000），建议采用多模型策略：使用Opus 4.6处理复杂规划、架构评审和自主智能体工作流等质量最为重要的场景，使用GPT-5.3处理速度至关重要的日常编码协助，使用GLM-5处理批量处理、内容生成或客服等大量、成本敏感的工作负载。这种混合方式相比全面使用Opus可以将总AI支出降低40-60%，同时在最重要的环节保持质量。

如果你在受监管行业（金融、医疗、政府）运营，数据隐私至上，那么无论基准测试对比结果如何，GLM-5都值得认真考虑。MIT许可证下的自托管能力，加上完整的模型权重访问以便审计和合规，能够满足Opus和GPT-5.3都无法实现的监管要求。其具有竞争力的基准表现意味着你不必为了合规而牺牲太多能力。

如果你的业务面向中国市场，或需要确保与美国技术的供应链独立性，GLM-5是明确的选择。其华为昇腾训练管道、中国企业血统以及开源可用性，使其成为唯一能提供完整技术栈独立性的选项。

多模型策略值得特别强调，因为它代表了拥有多样化AI需求的组织最精细且最具成本效益的方法。与其完全依赖某个供应商，不如根据每个任务的具体要求将不同类型的请求路由到不同的模型。将Opus 4.6用于最重要的推理任务：合同分析、架构规划、复杂调试——这些场景中首次就得到正确答案足以证明高定价的价值。将高频次、对延迟敏感的编码任务路由到GPT-5.3以最大化开发者生产力。将成本敏感的批处理、内容生成和内部工具指向GLM-5，让45倍的成本优势转化为巨额节省，同时不会有明显的质量损失。这种分层方式相比使用单一高端模型处理所有工作，可以将总AI基础设施支出减少40-60%，同时实际上通过将每款模型的优势匹配到最能发挥这些优势的任务，提高了整体质量。

对于刚开始评估的组织，一个务实的第一步是在你的实际工作负载上对三款模型进行为期两周的试用。准备50-100个代表你日常运营的典型任务测试套件，让每个任务分别通过三款模型运行，然后在三个维度上对比结果：输出质量、延迟和总成本。这种实证方法将为你提供远比任何通用基准对比（包括本文在内）更有价值的组织专属数据。结果往往出人意料：许多团队发现GLM-5能够以完全可接受的质量处理其70-80%的工作负载，大幅减少了需要路由到高端模型的昂贵API调用量。

快速上手：API接入与迁移技巧

接入这三款模型的任何一款都只需最少的准备工作。对于Claude Opus 4.6，在Anthropic Console注册并使用claude-opus-4-6模型ID即可。API遵循标准的Messages API格式，如果你正在从Opus 4.5迁移，过渡完全无缝，没有任何破坏性变更。关于Anthropic API定价层级和认证设置的完整指南，请参阅Claude API定价结构。

对于GPT-5.3 Codex，通过标准的OpenAI API使用相应的模型标识符即可访问。如果你已经在使用GPT-5.2，切换只需在模型参数中改一行代码。Codex CLI可以通过npm安装，提供了直接展示GPT-5.3速度优势的集成终端体验。

GLM-5提供了最灵活的接入方式。你可以通过智谱AI的BigModel平台使用其官方API，也可以从Hugging Face下载完整的模型权重进行自托管。该模型支持兼容OpenAI的API格式，这意味着大多数为GPT模型编写的现有代码只需最少的修改即可使用。自托管需要遵循智谱AI提供的部署指南，硬件要求取决于你部署的是完整模型还是量化版本。

python

from openai import OpenAI

# For GLM-5 via laozhang.ai unified access
client = OpenAI(
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    api_key="your-api-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",  # or "claude-opus-4-6" or "gpt-5.3-codex"
    messages=[{"role": "user", "content": "Compare these three approaches..."}]
)

对于希望在不管理多个API密钥和账单的情况下评估三款模型的团队，统一API平台提供了一个可以路由到任何模型的单一端点。这种方式在评估阶段特别有用——当你想用相同的提示词测试三款模型并在做出主供应商决定之前对比结果时。

从以往版本迁移对三家供应商来说都很简单。如果你目前在使用Claude Opus 4.5，升级到4.6只需在API调用中更改模型ID字符串，请求格式和响应结构无需任何改动。从GPT-5.2迁移到GPT-5.3同样如此，完全保持与现有OpenAI API格式的向后兼容性。对于初次接触GLM-5的团队来说，兼容OpenAI的API格式意味着你通常只需更改现有代码中的base URL和模型名称就可以进行测试，这使得在任何现有的多模型配置中添加GLM-5变得非常简单。

一个经常被忽略的实际问题是速率限制和可用性。Opus 4.6在免费层级有相对保守的速率限制，Claude Pro（$20/月）和Claude Max（$100/月起）订阅计划提供更慷慨的限额（claude.com/pricing，2026年2月12日验证）。OpenAI基于API使用历史和消费水平提供分级速率限制。GLM-5通过智谱AI的API有其自身的速率限制结构，而自托管部署仅受硬件容量限制——这是考虑对高并发应用进行自托管的又一个有力理由。

常见问题

GLM-5真的能与Opus 4.6和GPT-5.3竞争吗？

是的，基准数据证实了这一点。GLM-5在SWE-bench Verified上得分77.8%，仅落后于Opus 4.6领先的79.4% 1.6个百分点，落后GPT-5.3的78.2% 0.4个百分点。虽然它在Terminal-Bench和GPQA Diamond等基准测试上尚未公布得分，但其整体表现使其稳居与闭源领先者同一梯队——这对于一款成本低45倍的开源模型来说堪称卓越。

为什么GPT-5.3 Codex的价格存在出入？

截至2026年2月12日，OpenAI尚未在其官方定价页面单独列出GPT-5.3 Codex。$1.75/MTok的数据来自已公布的GPT-5.2价格（在openai.com/api/pricing验证），且得到多个独立来源的印证。部分文章引用了$6/$30的更高数字，这可能指的是不同的访问层级或早期定价公告。我们建议直接查阅OpenAI的定价页面获取最新信息。

GLM-5能否替代Opus 4.6用于企业推理任务？

在已公布分数的纯推理基准测试上，GLM-5具有竞争力但可能在需要深度分析推理的任务上（GPQA、MMLU Pro）落后于Opus 4.6。不过，对于有严格数据驻留要求的企业来说，GLM-5的自托管能力和MIT许可证可能比微小的基准差异更加重要。答案取决于你的首要约束是能力还是合规。

2026年编码任务用哪个模型最好？

这取决于编码工作的类型。对于基于终端的交互式编码，GPT-5.3 Codex凭借Terminal-Bench 77.3%领先。对于自主多文件重构和架构规划，Opus 4.6的Agent Teams和1M上下文窗口具有明确优势。对于成本高效的批量编码任务或需要自托管模型的环境，GLM-5提供最佳价值。越来越多的开发者正在采用多模型策略，针对不同任务类型使用不同模型。

我应该等GLM-5的更多基准测试数据出来再采用吗？

如果你最关心的是所有类别都有经过验证的基准表现，等待更全面的测试数据是合理的。不过，现有的SWE-bench 77.8%和BrowseComp 75.9的得分已经证明了其强大的能力。如果你的主要动机是降低成本或获取开源访问权限，那么几乎没有理由等待——MIT许可证和具有竞争力的核心性能已经是既定事实。