兄弟们，还记得前段时间被 Claude “背刺”时的兵荒马乱吗？

从那之后，我就改用了智谱的 GLM Coding Lite 的包月套餐。讲真的，刚开始我也怀疑国产大模型的代码能力，但反正试试无妨，关键是它无缝支持 Claude Code 等工具，迁移毫无成本。

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用了一段时间后，我感觉 GLM-4.5 已经让人眼前一亮，没想到短时间内，智谱又推出了新一代旗舰大模型——GLM-4.6。

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如果说 GLM-4.5 是雪中送炭，那 GLM-4.6 就是王炸开局。它不仅在性能上全面进阶，更是在我最关心的代码能力上，超越了昨日发布的 DeepSeek-V3.2-Exp，登顶国内最好的 Coding 模型。

一、编程能力稳居国产模型首位

这次 GLM-4.6 的表现，堪称“惊艳”。

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根据官方技术报告，GLM-4.6 在 AIME 25、SWE-Bench 等 8 项主流通用能力基准测试中的部分成绩，已与 Claude Sonnet 4 和 Claude Sonnet 4.5 比肩，稳居国产大模型首位（算上了最新的 DeepSeek-V3.2-Exp）。

作为开发者我最关心的，不是花哨的跑分，而是实打实的编码能力。

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在真实编程场景下，智谱团队在 Claude Code 环境中用 74 个真实编程任务测试了 GLM-4.6。结果显示，GLM-4.6 的实测表现已追平甚至略优于 Claude Sonnet 4，远超其他国产模型。

这意味着，“Claude 替代”不再只是口号，GLM-4.6 的编程能力已与国际主流大模型并肩。

二、真实项目开发体验

在实际开发中，通常是做项目的某个模块，而不是写个 demo，项目理解很重要。所以我以为 HelloGitHub 社区开发一个「学习路径」板块为例，路径节点指引学习方向，知识点对应开源项目。

下面是实际测效果如下：

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简单看下来，两者表现都不错，智谱 GLM-4.6 首轮测试完全达标！

我从最开始只有一个模糊的想法，没有任何具体设计。全程采用自然语言驱动 GLM-4.6 进行编码。当效果满意后，我就让 AI 先为当前代码生成一份清晰的文档，我通过阅读文档来快速理解代码结构，然后再下达更精准的优化指令。这一番操作下来生成的代码不仅结构清晰且可读性高。

最终 HelloGitHub 社区的「学习路径」功能开发的阶段性效果，如下：

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整个过程始终都在我的掌控之中，用过 AI 编程的小伙伴都懂，让 AI 在复杂任务下不写出“屎山”代码，除了交互和提示词，模型本身的编码能力同样关键。

三、体验升级：不仅更强，而且更省

我之前测试过 20 块钱的 GLM Coding Lite 套餐用量，在我高强度“压榨”了差不多 5 个小时后，终于提示配额已用完以及重置时间。

<span data-cacheurl="" data-remoteid="" data-lazy-bgimg="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_svg/jJSbu4Te5ibibksGFm2QbyZzLnAtuicwoCxuWTT1zicHg98A9iaviaicia1DeADkxdv6icbd0URLRox6ZoHTI0tYt3JrXGovZYKNvAgAZ/640?wx_fmt=svg&amp;from=appmsg" data-fail="0"><span leaf="">⎿  API Error (429 {<span leaf="">"type"<span leaf="">:<span leaf="">"error"<span leaf="">,<span leaf="">"error"<span leaf="">:{<span leaf="">"type"<span leaf="">:<span leaf="">"1308"<span leaf="">,<span leaf="">"message"<span leaf="">:<span leaf="">"Usage limit reached for 5 hour. Your limit will reset at 2025-09-20 16:00:47"<span leaf="">},<span leaf="">"request_id"<span leaf="">:<span leaf="">"202509201503064fe9b20624394280"<span leaf="">}) · Retrying <span leaf="">in<span leaf=""> 4 seconds… (attempt 4/10)<span leaf="">  
<span leaf="">  
<span leaf="">Total duration (API):  44m 34.0s<span leaf="">  
<span leaf="">Total duration (wall): 5h 12m 38.0s<span leaf="">  
<span leaf="">Total code changes:    4096 lines added, 2107 lines removed<span leaf="">

而现在，GLM-4.6 在性能飙升的同时，变得更加高效。官方数据显示，其平均 token 消耗比上一代节省了 30% 以上。

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随着 GLM-4.6 的正式发布，智谱 Coding Plan 全面升级！此前订阅套餐的用户将自动升级至最新的 GLM-4.6，只需 1/7 的价格，即可享受到 Claude 9/10 的智商。

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四、从“平替”到“首选”，迁移成本为零

当初我选择智谱，一个核心原因就是它无缝支持 Claude Code，迁移成本几乎为零。

如果你是 Claude Code 的用户，切换到 GLM-4.6 就是几行命令的事：

<span data-cacheurl="" data-remoteid="" data-lazy-bgimg="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_svg/jJSbu4Te5ibibksGFm2QbyZzLnAtuicwoCxuWTT1zicHg98A9iaviaicia1DeADkxdv6icbd0URLRox6ZoHTI0tYt3JrXGovZYKNvAgAZ/640?wx_fmt=svg&amp;from=appmsg" data-fail="0"><span leaf=""># 1. 安装原版 claude-code (如果没装过)<span leaf="">  
<span leaf="">npm install -g @anthropic-ai/claude-code<span leaf="">  
<span leaf="">  
<span leaf=""># 2. 配置智谱 API (需先开通套餐获取 Key)<span leaf="">  
<span leaf="">export<span leaf=""> ANTHROPIC_BASE_URL=<span leaf="">"https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"<span leaf="">  
<span leaf="">export<span leaf=""> ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<span leaf="">"你的智谱 API Key"<span leaf="">  
<span leaf="">  
<span leaf=""># 3. 启动！<span leaf="">  
<span leaf="">claude<span leaf="">

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就是这么简单，从此告别魔法和高价，享受国内网络丝滑、稳定且更强大的顶级编程体验。

可能有人会问，你为啥专情于 Claude Code，为什么不用 AI IDE？

我以前也用过 Cursor，但体验过 Claude Code 后，我选择留下。原因很简单：平常开发时，我通常会在副屏打开一个命令行终端，用来重启服务、连远程、执行 git 命令等，主屏则是自己的 IDE。所以，命令行里的 AI 编码工具，其实就是分屏的一部分，完全不影响主屏的 IDE 使用。

相比于“局促紧凑”的 AI IDE，这样不仅 IDE 界面“面积”更大，还能继续用我最习惯的 PyCharm 或 VSCode。

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五、不止于编码，一次全面的进化

聊回 GLM-4.6，这次除了强大的编码能力和零迁移成本，还是一次全方位的升级：

  • 超长上下文：上下文窗口从 128K 提升至 200K，可处理大型代码库或复杂长文档。

  • 更强的推理能力：推理能力提升，并能在推理过程中调用工具。

  • 更强的搜索与写作：无论是信息检索还是文案写作，都更符合人类偏好、扮演角色也更自然。

  • 国产化生态：支持在寒武纪、摩尔线程等国产芯片上完成部署。

GLM-4.6 现已登陆智谱 MaaS 平台（bigmodel.cn），并即将在 Hugging Face、ModelScope 以 MIT 协议开源。

  • 在线体验地址：chat.z.ai

  • HuggingFace（敬请期待）：huggingface.co/zai-org

  • 开发者套餐详情：bigmodel.cn/claude-code

六、写在最后

Claude 的那次封禁，对许多国内开发者来说，是一次“背刺”，但它也让我开始重新审视国内优秀的大模型。

从 GLM-4.5 的惊喜平替，到 GLM-4.6 的全面升级，智谱 AI 交出了一份令人满意的答卷。GLM-4.6 给你的，不再只是一个 Plan B，而是一个让你放心“开除”国外模型、依赖的 Plan A。

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