在AI编程工具百花齐放的当下，社区中关于模型组合应用的讨论愈发热烈。继上周完成Claude Code专项测评后，多位技术爱好者留言推荐尝试"GLM-4.5+Claude Code"的组合方案。作为对前沿技术保持高度敏感的开发者，这样的创新组合自然不能错过。通过为期三天的深度测试，我们不仅验证了该组合在多场景下的实用性，更深刻感受到智能体(Agent)技术正在重塑人机协作的边界。
【免费下载链接】GLM-4.5-Air-Base 
项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.5-Air-Base
跨界协作初体验：从PPT创作看模型进化
首次测试选择了大众关注度极高的职业发展话题。向GLM-4.5提交"生成AI替代风险职业排行榜"的需求后，系统在90秒内完成了包含数据可视化、行业分析和应对建议的完整PPT。其中"程序员"以89%的替代风险指数高居榜首的结论，虽在意料之中却仍令人唏嘘。
如上图所示，该PPT通过对比不同职业的自动化可行性、技术成熟度和数据标准化程度得出风险指数。这一可视化成果直观展现了AI技术对就业市场的潜在冲击，为职场人士提供了技能转型的决策参考。
特别值得注意的是系统自动生成的建议："情感服务与创意思维是你的护身符"。这与近期LABUBU潮玩凭借情感共鸣实现商业成功的案例形成呼应，也印证了我们在传媒大学人工智能实验室交流时获得的洞察——在算法日益精进的时代，人性温度反而成为稀缺资源。
基于情绪表达的延伸测试同样收获惊喜。当要求制作"2024年度emoji使用行为报告"时，GLM-4.5不仅统计了各年龄段的使用偏好，还深入分析了"😂"过度使用导致的情感表达钝化现象。其中"00后更倾向使用组合emoji传达复杂情绪"的发现，与我们在高校社群的观察高度吻合，展现了模型对新兴文化现象的捕捉能力。
政策解读场景的测试则凸显了生产力工具的革新价值。以往需要专业团队数小时制作的"育儿补贴政策对比图"，现在通过自然语言描述即可生成包含地域差异、金额测算和申请流程图的交互式PPT。这种将复杂政策文本转化为可视化知识的能力，极大降低了公共信息获取的门槛。
从创意到代码：全栈开发能力实测
在完成内容创作类测试后，我们将目光转向技术开发者更关注的编程领域。象棋游戏开发任务中，GLM-4.5展现出令人印象深刻的全链路能力：无需任何素材输入，系统独立完成了UI界面设计、交互逻辑编写和基础规则实现。生成的棋盘界面采用响应式设计，支持触屏操作和步数记录，代码组织结构清晰并包含完整注释。
当然，当前版本在智能对战功能上仍有提升空间。象棋AI需要的决策树优化、局面评估等复杂算法，超出了通用大模型的能力边界。这提示我们：即使是最先进的基础模型，也需要与领域专用算法协同才能发挥最大价值。后续计划基于Alpha-Beta剪枝算法开发专用后端，与GLM-4.5生成的前端界面形成完整解决方案。
GLM-4.5核心能力解析
深入测试前，有必要系统了解GLM-4.5的技术迭代。作为智谱AI2025年度旗舰产品，本次更新推出GLM-4.5和GLM-4.5-Air两个版本，前者主打全能性能，后者侧重轻量化部署。官方技术白皮书显示，新模型在智能体能力、复杂推理和代码生成三大方向实现显著突破：
在工具调用评测中，GLM-4.5以90.6%的任务成功率超越Claude-4-Sonnet(89.5%)和Kimi-K2(86.2%)，尤其在多步骤规划和错误修正方面表现突出。推理能力测试中，模型在MMLU、GSM8K等经典数据集上的综合得分达到GPT-4的92%，其中数学推理题目的准确率提升最为明显。编程能力方面，通过帕累托前沿分析可见，GLM-4.5在保持70亿参数量级的同时，实现了接近130亿参数模型的代码生成质量。
这些进步源于智谱独创的"强化学习三阶段训练法"：首先通过监督微调构建基础能力，然后利用奖励模型优化输出质量，最终通过人类反馈强化关键技能。这种训练范式使模型在保持通用性的同时，能针对特定任务实现精准优化。
多场景应用指南
PPT智能创作工作流
GLM-4.5提供的AI PPT模式彻底改变了传统内容创作流程。在宝可梦主题介绍PPT的制作中，系统不仅完成了角色图鉴、游戏沿革等基础内容，还创新性地加入了"宝可梦设计美学分析"这样的深度解读板块。测试过程中发现，通过明确风格参考(如"小米发布会风格")和数据来源要求(如"联网获取2024年抖音用户画像")，能显著提升输出质量。
特别值得一提的是"多啦A梦PPT简历"项目，当要求采用"谷歌发布会风格"时，系统自动应用了Material Design设计语言，将角色技能转化为产品特性的表达方式，展现了对品牌调性的精准把握。这种跨领域知识迁移能力，正是大模型区别于传统模板工具的核心优势。
全栈开发新模式
全栈开发模式下的表现同样令人惊艳。使用开源项目"雾象"的提示词框架，我们成功生成了解释AI Agent工作原理的动态动画。这段包含双语字幕的SVG动画，通过拟人化的流程图解，清晰展示了智能体"感知-决策-执行"的闭环过程。代码结构模块化程度高，所有视觉元素均在2K分辨率容器中精确定位，避免了常见的穿模和遮挡问题。
本地化部署方案
对于有隐私保护需求的企业用户，GLM-4.5提供了完善的本地化部署支持。开源仓库包含完整的模型权重、部署脚本和微调教程，魔搭社区还提供了针对不同硬件环境的优化版本。实际测试显示，在配备16GB显存的消费级GPU上，GLM-4.5-Air就能实现每秒20 token的生成速度，满足中低负载的企业应用需求。
跨模型协同：GLM-4.5×Claude Code实战
本次测试的重头戏，是验证GLM-4.5与Claude Code的协同效应。智谱官方提供的API接口实现了无缝对接，通过简单的环境变量配置即可完成集成：
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN={YOUR_API_KEY}
在象棋游戏二次开发中，这一组合展现出1+1>2的效果：GLM-4.5负责界面重构和交互优化，Claude Code则专注于游戏逻辑完善。特别在实现悔棋功能时，两模型通过代码互评机制发现了潜在的状态管理漏洞，这种协作式开发大幅降低了调试成本。
打地鼠游戏的开发过程更具说服力。仅用"制作响应式打地鼠游戏，包含计分系统和难度递增机制"的简单描述，系统就在5分钟内完成了从需求分析到代码实现的全过程。生成的HTML文件包含完整的碰撞检测、动画效果和数据存储功能，代码注释率达35%，符合企业级开发规范。
Python后端开发场景同样表现出色。在Django博客系统的开发任务中，GLM-4.5快速生成了项目架构和路由设计，Claude Code则专注于数据模型优化和安全防护。最终产出的代码不仅实现了用户认证、文章管理等核心功能，还包含了CSRF防护和XSS过滤等安全措施，体现了成熟的工程实践。
成本效益分析
新模型的定价策略颇具竞争力。50元包月的基础套餐包含100万token的调用额度，按平均每次交互500 token计算，可支持约2000次对话，日均成本不足2元。对于企业用户，智谱还提供按调用量计费的灵活方案，最低0.002元/千token的价格仅为同类产品的60%。
特别值得称赞的是永久免费的GLM-4.5-Flash版本，虽然在复杂推理任务上性能有所缩减，但足以满足日常办公、学习辅助等轻量级需求。这种梯度化的产品策略，使不同预算的用户都能享受到AI技术带来的便利。
开发者的生存思考
测试结束时，那个"AI抢饭碗排行榜"再次浮现脑海。程序员职业面临的高替代风险，本质上反映了行业对重复性劳动的告别。通过这段时间的深度体验，我逐渐认识到：AI不是要取代开发者，而是要解放开发者。
当代码编写不再是瓶颈，产品思维、架构设计和业务理解成为更核心的竞争力。就像计算器没有消灭数学家，反而让他们能专注于更复杂的理论研究，AI编程工具也正在将开发者从繁琐的语法细节中解放出来，去创造真正有价值的产品体验。
保持技术敏感度至关重要，但更关键的是培养"提示词工程"之外的能力。如何将模糊需求转化为清晰指令，如何评估AI输出的合理性，如何将技术与商业目标对齐——这些元能力的培养，才是开发者应对变革的真正底气。
未来展望
GLM-4.5与Claude Code的协同应用，让我们看到了智能体技术的发展方向：不再是单一模型的单打独斗，而是多智能体的协同作战。随着工具链的不断完善，我们有理由相信，未来的开发流程将演变为"人类定义目标-AI团队执行实现"的全新模式。
对于个体开发者而言，现在正是构建AI协作能力的关键时期。建议从三个方面着手：首先是掌握提示词工程的基本原则，学会精准表达需求；其次是建立模型评估框架，能客观判断不同AI工具的适用场景；最后也是最重要的，持续深化领域知识，让AI成为专业能力的放大器而非替代品。
在这个智能体与人类共生的新时代，真正的竞争力不在于抵抗变化，而在于驾驭变化。当我们学会与AI并肩作战，那些曾经的技术焦虑，终将转化为创新的动力。正如一位资深开发者所言："最好的代码不是由人写的，也不是由AI写的，而是由人与AI共同创造的。"
【免费下载链接】GLM-4.5-Air-Base 项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.5-Air-Base
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
