智谱GLM-5.2写代码比DeepSeek强？
GLM-5.2
DeepSeek-V4
DeepSeek-V4-Pro
GLM-5.2 这波发完，群里有人甩了张 benchmark 图说"代码追平 DeepSeek V3 了"，我拉了两个 repo 实测了一晚，结论先给：代码维度 DeepSeek 还是标杆，但 GLM-5.2 这版追得比想象中近，差距分场景。实测分三档：算法题 / LeetCode 风格：DeepSeek V3 (6850) 还是稳一档，尤其边界 case 处理、复杂度分析那几句注释，GLM-5.2 偶尔会写出"能跑但不够优雅"的版本；业务 CRUD / 国内技术栈（Spring Boot、MyBatis、若依这套）：GLM-5.2 反而顺手，中文注释、包名规范、目录结构更贴国内习惯，DeepSeek 偶尔会给你整出个"英文梗+欧美开源风格"让你回去改；长 repo 理解 + 跨文件改：GLM-5.2 的 128K 长窗口 + Agent 底座这里占便宜，读整个模块再改单个文件，引用定位比 DeepSeek 准半档，尤其"改 A 处顺手把 B 处调用链修了"这种活。所以"强不强"得看你怎么用：纯刷题 / 算法岗 / 海外技术栈 → DeepSeek 仍是首选；国内业务代码 + 长上下文 + 要合规 → GLM-5.2 这套更顺，尤其接智谱自己的 Agent 框架时；两家用同一套评测（HumanEval / MBPP）分差已经缩到 2-3pp，日常体感没那么悬殊。打工人启示：代码模型"一家独大"的阶段过了，2025 H2 是按场景切——算法题 DeepSeek，业务代码+合规 GLM，多模态豆包，各取一段比绑死一个香。你们组代码主力换 GLM-5.2 了吗？体感跟我这测的一样不？评论区见。
发布于 山西
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