Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

今年十一国庆可谓是大模型界尤为热闹的一个行业节点。就在假期前夕的 9 月 30 日,Anthropic 与智谱先后发布 Claude Sonnet 4.5GLM-4.6。而二者的升级方向都十分默契地指向同一关键战场——编程能力

前有 Anthropic 高调宣称 Claude Sonnet 4.5 是迄今为止最强大的编程模型,后有 GLM-4.6 在 HuggingFace 与 LMArena 强势问鼎开源模型榜第一。国产与海外大模型在性能边界上的正面角逐,开源与闭源间无声的较量,在这个国庆正式拉开帷幕。

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

根据 Anthropic 官方数据,Claude Sonnet 4.5 在软件工程基准测试 SWE-bench Verified 上取得了业界领先的成绩,超越了包括 GPT-5Gemini 2.5 Pro 在内的多个同类模型。在测试 AI 模型实际计算机任务能力的 OSWorld 基准中,Sonnet 4.5 也以 61.4% 的得分领先,远超四个月前的 42.2%。

模型在编程能力上呈现两大亮点:

  • 超长持续工作能力:在复杂的多步骤任务中能够保持超过 30 小时的专注度,表现出超长连续工作的耐力;
  • 强大的代码理解与执行能力:在多步推理与代码库理解方面进步显著,尤其擅长复杂 Bug 修复与跨代码库任务。

此外,本次更新“加量不加价”,Sonnet 4.5 与 Sonnet 4 定价一致,输入 3美元/百万token,输出 15美元/百万token。配合提示词缓存最高可节省 90% 成本。

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

同样,智谱 GLM-4.6 的数据表现也毫不逊色。在 Claude Code 环境下的 74 个真实场景编程任务测试中,GLM-4.6 的 Agentic Coding 能力较前一版本跃升 27%,性能比肩 Claude Sonnet 4,也优于其他国产模型,达到国内编程效果最强模型。其核心优势包括:

  • 高级编码能力:代码性能对齐 Claude Sonnet 4,成为国内已知效果最佳的 Agentic Coding 模型;
  • 上下文窗口扩展:从 128K 提升至 200K,全面增强推理、搜索、写作与智能体应用能力;
  • 硬件适配优化:适配寒武纪、摩尔线程等国产芯片,效率大大提升。

不光是效率提升,在成本方面,GLM-4.6 平均 token 消耗较 GLM-4.5 节省了 30% 以上,为同类模型中最低。

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

性能报告显示 GLM-4.6 编程能力已将国产模型与全球顶尖水平的差距缩至毫厘之间。仅需付出约 1/7 的成本,即可体验接近 Claude Sonnet 4 级别的编程辅助能力。那么,GLM-4.6 在实际场景中能否真正发挥出这样的性价比优势?而迭代登场、号称“全球最强编程模型”的 Claude Sonnet 4.5,又是否能稳守其领先地位?

目前,302.AI 已接入 GLM-4.6 与 Claude Sonnet 4.5 模型。本期评测将基于真实任务场景,从多个维度对二者的实际表现展开对比实测。


I. 实测模型基本信息

参与对比测评的模型说明输入价格输出价格上下文长度
claude-sonnet-4-5≤ 200K input tokens$3/ 1M tokens$15/ 1M tokens200000
glm-4.6输入长度[32k, 200k]$0.572/ 1M tokens$2.29/ 1M tokens200000

评测使用工具:302.AI 的模型竞技场聊天机器人


Ⅱ. 实测案例

实测 1:复杂逻辑推理

提示词:在[1,100]之间猜数字。

规则如下:

1、如果猜的小了,会提示猜的小了。

2、如果猜的大了,只会提示对错,不会提示大小。

3、如果有一次猜的大了,以后猜的无论大小,都只会提示错误,不会提示大小。

问:至少几次可以保证猜对数字?第一次应该猜哪个数字? 答案:至少14次可以猜对数字,第一次应该猜14

Claude Sonnet 4.5:回答错误

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

GLM-4.6:回答正确

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

实测 2:交互动画

提示词:请创建一个具有流体笔触效果的交互式绘画板。笔触应能模拟类似墨水在水中的扩散、混合效果,而不仅仅是简单的线条。

一、功能与交互要求

  • 基本画布:提供一个全屏或大区域的画布作为绘画区域。
  • 流体笔触模拟:鼠标移动时,并非绘制单一像素或线段。而是在鼠标当前位置持续生成微小的、半透明的圆形“粒子”。这些粒子在生成后,应向四周随机扩散,并逐渐淡化消失,共同构成一条具有扩散边缘和纹理的笔触。
  • 颜色混合:提供至少3种基础颜色(如红、蓝、黄)供用户选择。当不同颜色的笔触重叠时,它们应进行颜色的Alpha混合,模拟出颜料相互渗透的效果。
  • 交互控制:提供一个“清空画布”的按钮;提供一个滑块,用于实时调整笔触的“扩散强度”或“流体质感”。

二、技术实现要求

  • 性能优先:必须使用 requestAnimationFrame 进行粒子动画循环。粒子总数需要有上限管理,当粒子数量过多时,应自动移除已完全透明的粒子,防止内存泄漏和性能下降。
  • 现代代码:使用ES6+语法,代码模块化,注释清晰。
  • 视觉流畅:动画应保持60fps的流畅度,无明显卡顿。

三、交付物

  • 一个独立的、可直接运行的 index.html 文件。

Claude Sonnet 4.5:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

GLM-4.6:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
测评对象Claude Sonnet 4.5GLM-4.6
功能交互完整性★★★★★★★★
UI/UX效果★★★★★★★★★
细节逻辑★★★★★★★
简评GLM-4.6完胜。Claude 4.5的笔触略显生硬,在画布上的晕染效果不明显,且并未实现逐渐淡化和消失,画笔颜色也存在问题,蓝色和紫色,黄色和橙色太过近似,较难区分。细节部分,工具栏显示的画面粒子数量也不合理;相比之下,GLM-4.6则完整实现了提示词要求,笔触晕染自然,粒子数量会随着操作合理地累加或减少,整体视觉观感也更佳。

实测 3:网页设计

提示词:为一款名为 “Serene” 的冥想与正念应用设计官方网站。

一、核心目标:

清晰传达应用的价值,引导用户下载 App。

二、页面结构要求:

  • 英雄区: 温馨、平静的背景图片或短视频。应用的 Logo、核心标语(例如“在喧嚣中找到你的宁静”)、简短介绍,以及两个非常显眼的按钮:“在 App Store 下载”和“在 Google Play 获取”。旁边放一个手机模型(mockup)展示应用主界面。
  • 功能介绍区: 采用“Z”字形布局(图片在左、文字在右,下一行则文字在左、图片在右),分点介绍3个核心功能(如“引导式冥想”、“助眠故事”、“情绪追踪”)。
  • 用户证言区: 引用几位用户的真实好评,并附上他们的头像和名字。
  • 常见问题 (FAQ) 区: 使用手风琴(Accordion)组件,用户可以点击问题展开答案。
  • 页脚: 包含下载链接、社交媒体、隐私政策和服务条款。

三、设计与交互风格:

  • 风格: 干净、平和、值得信赖。使用柔和的色彩(如淡蓝色、米色),圆角元素和友好的无衬线字体。
  • 交互: 页面滚动流畅,功能介绍区的元素在进入视口时有轻微的动画效果。手风琴展开/收起时有平滑的过渡动画。

四、技术挑战/加分项:

英雄区的手机模型可以实现一个微妙的动画,例如每隔几秒自动切换展示的应用截图。

请在一个 HTML 文件内实现所有 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。

Claude Sonnet 4.5:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

GLM-4.6:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
测评对象Claude Sonnet 4.5GLM-4.6
功能完整性★★★★★★★★★
UI/UX效果★★★★★★★★★
细节逻辑★★★★★★★★★
简评Claude4.5完胜。从页面完整度到细节罗列都几乎达到一个成熟网页的标准,配图和文案细节也质量极高。GLM-4.6的UI/UX美观度明显弱于Claude4.5,部分组件对齐方式略杂乱,类似于实现了一个大体框架而非视觉精美的完整网页。

实测 4:小游戏制作

提示词

请你作为一个前端专家,创建一个名为“星际炮台防御”的网页小游戏。

使用 Canvas 绘制一个处于屏幕底部中央的固定炮台;炮台的炮管需实时朝向鼠标指针的方向;通过点击鼠标左键来从炮管位置发射子弹。

游戏开始后,屏幕上方会随机位置、随机速度生成下落的目标(例如不同颜色或大小的圆形);子弹的运动轨迹为直线。

目标是操控炮台发射子弹,在目标到达屏幕底部之前将其击中并摧毁;子弹与目标需要有明确的碰撞判定,击中后目标和子弹都消失。

每成功击中一个目标,屏幕顶部的分数会增加(可根据目标大小或速度给予不同分数);随着分数的提高,目标生成的速度和下落的速度会逐渐加快,以增加游戏难度。

如果任何一个目标成功触及屏幕底部,则游戏结束,并显示最终得分。

请在一个 HTML 文件内实现所有 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。

Claude Sonnet 4.5:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

GLM-4.6:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
测评对象Claude Sonnet 4.5GLM-4.6
功能完整性★★★★★★★★★
UI/UX效果★★★★★★★★
可玩性★★★★★★★★★
简评GLM-4.6略胜。两个模型都完整达成了提示词要求,GLM-4.6胜在有开始游戏的界面显示,以及增添了难度等级和击中率的细节显示。虽然从元素设计和击中效果来看,Claude4.5的整体性更强,但GLM-4.6以更高的操纵灵敏度和爆破式的击中效果呈现出了更佳的可玩性。

实测 5:操作系统原型

提示词:请创建一个名为 WebOS Lite 的可交互浏览器操作系统原型,模拟现代操作系统的核心体验,包含多个功能应用程序和桌面环境,最终在一个HTML文件内交付所有代码。

Claude Sonnet 4.5:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

GLM-4.6:

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
测评对象Claude Sonnet 4.5GLM-4.6
功能完整性★★★★★★★
UI/UX效果★★★★★★★★
细节逻辑★★★★★★★★
可用性★★★★★★★
简评GLM-4.6胜。在不做过多限制的简单提示词要求下,GLM-4.6自由发挥的交付结果更为完整,细节还原(如启动界面、顶部菜单栏、状态栏等)部分更为全面。Claude4.5的系统功能构建略显单薄,虽交互流畅度更佳,但部分功能(如壁纸更换)也并未响应。

III. GLM-4.6 与 Claude Sonnet 4.5实测结论

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

综合版本特性与实际测评结果来看,GLM-4.6 与 Claude Sonnet 4.5 这一对“编程双雄”之间的较量,并非简单的孰强孰弱,而是各有所长、各显其能,展现出鲜明的差异化优势。

在复杂推理这一大模型迭代中最核心的进化方向之一上,GLM-4.6 在准确性与稳定性方面表现更为突出。它能够敏锐捕捉提示词背后的隐藏逻辑,并精准输出标准答案,尤其在考验模型“硬实力”的压力测试中,展现出对复杂逻辑问题的可靠处理能力。相较之下,Claude Sonnet 4.5 在推理环节的表现略显波动,这也进一步凸显了 GLM-4.6 在需要高度可靠性的底层逻辑与复杂问题解决场景中所实现的突破。

回归到二者竞争最为激烈的代码能力层面,多轮测试下来,GLM-4.6 的表现丝毫不逊于 Claude Sonnet 4.5,“国内最强编程”的头衔并非徒有虚名。无论是系统架构思维、功能丰富度,还是交互实现的完整度,GLM-4.6 均展现出与顶尖闭源模型比肩的交付水准。尤其在粒子模拟、难度递增机制与系统细节处理上,其工程实现能力与创新性更胜一筹。更值得一提的是,GLM-4.6 在理解用户意图方面取得显著进步——例如在交互动画设计中,它能准确理解“笔触要有晕染效果”、“粒子要合理累加”等表述背后所指向的自然流畅的视觉交互目标,从而超越单纯的代码执行者角色,向更具感知力的协作伙伴迈进。

而 Claude Sonnet 4.5 则擅长代码结构优化,其生成的代码在可读性与组织架构上更显专业。在高端网页设计与 UI/UX 细节打磨方面,它展现出强大的表现力——无论是视觉美感、文案编排、动画细腻度,还是整体页面成熟度,均能高度还原商业级交付标准。在处理复杂前端交互与界面细节时,Claude 显示出更深层次的理解与执行力,尤其适合对产品级设计有高要求的场景。

总体来看,Claude Sonnet 4.5 的演化路径更偏向追求设计水准与用户体验的“代码美学大师”,而 GLM-4.6 则更似一位务实的“全能工程师”或“编程助手”。若项目追求视觉惊艳、代码优雅的展示型效果,且预算充裕,Claude 仍是理想之选;而若任务涉及严谨逻辑、复杂交互与系统架构,需兼顾功能完整与高度可靠,GLM-4.6 则展现出更强的综合实力与交付保障。

此外,在至关重要的性价比维度上,GLM-4.6 的优势显而易见。以约 1/7 的成本,在多数核心编程场景中获得接近甚至部分超越 Claude Sonnet 4.5 的体验,这对广大开发者与企业而言无疑具备强大吸引力。这不仅体现了国产顶尖模型在技术上的奋力追赶,更在让前沿技术好用且用得起的路径上迈出关键一步。

因此,对于开发者而言,最终选择仍应回归项目本身的需求侧重:如果追求极致的视觉效果和代码品味,且预算充足,Claude Sonnet 4.5 仍是一个华丽的标杆;若更看重任务精准实现、功能完整与成本效益,GLM-4.6 无疑是可靠且明智的选择。在编程大模型赛道逐渐进入分庭抗礼的当下,这场对决没有唯一的胜者,却让每一位开发者,成为了真正的赢家。


Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用

以 GLM-4.6 为例

1. 聊天机器人中使用

步骤指引 :应用超市→机器人→聊天机器人→立即体验

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

选择模型:国产模型→glm-4.6→确认→创建

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

2. 使用模型 API

步骤指引:API超市→语言大模型→智谱→glm-4.6→查看文档

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

点击【调试】在线调用 API

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

想即刻体验 GLM-4.6 和 Claude Sonnet 4.5 模型?

👉立即注册免费试用302.AI,开启你的AI之旅!👈

为什么选择302.AI

● 灵活付费:无需月费,按需付费,成本可控

● 丰富功能:从文字、图片到视频,应有尽有,满足多种场景需求

● 开源生态:支持开发者深度定制,打造专属AI应用

● 易用性:界面友好,操作简单,快速上手

Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室
All Rights Reserved by 302.AI
Like (0)
302.AI302.AI
Previous 3天前
Next 2024 年 8 月 28 日 下午6:24

相关推荐

  • 体验升级而非颠覆,API成本直降75%:DeepSeek-V3.2-Exp评测丨302.AI基准实验室

    赶在各大 AI 模型“神仙打架”的国庆热潮之前,深度求索延续了节前卡点更新的惯例,于 9 月 29 日正式上线了最新的实验性模型——DeepSeek-V3.2-Exp.该版本是针对企业场景优化的实验性模型,参数规模约为 7B-16B,延续了“小参数,高性能”的技术路线,重点解决了前代版本在专业领域精度不足与长文本推理效率较低的问题。 从官方发布的基准测试结果…

    3天前 基准实验室
    5320
  • 302.AI 赛博月刊丨Vol.9 GPT-5,输给了香蕉

    AI 行业大事记 2025 年 8 月 联合出品: Jomy @ 302.AI 南乔 @ ShowMeAI 大聪明 @ 赛博禅心 说明: ①本文讨论了 2025 年8月 AI行业的大事,涵盖模型、图像、视频、音频、3D、机器人、应用、新闻/融资等多个领域。 ② 本文分类中的「模型」均指代语言模型; ③ 本文分类中的「融资」包含了融资、收购、团队成员吸收等多种…

    2025 年 9 月 24 日 赛博月刊
    4170
  • 追平 DeepSeek-V3?美团 LongCat-Flash-Chat 实测:快,但不够“聪明”丨302.AI 基准实验室

    美团于 8 月底正式开源了其首个 560B 参数的 MoE 大模型 LongCat-Flash-Chat,并同步上线了官网。官方资料称,作为一款非思考型基础模型,LongCat-Flash-Chat 仅激活少量参数,性能就可比肩当前主流领先模型,尤其在智能体任务中表现优异。其面向推理效率的创新设计带来了极快的推理速度,更擅长处理长耗时的复杂智能体应用。 Lo…

    2025 年 9 月 19 日 基准实验室
    4260
  • Claude断供中国之际,Kimi-K2-0905低调上线:时势造英雄丨302.AI 基准实验室

    继 7 月开源万亿参数模型 Kimi K2 后,月之暗面(Moonshot)于今日又正式抛出了其最新版本 Kimi-K2-0905.根据官方昨晚在 Discord 社群提供的信息来看,作为 K2 的最新版本,该模型在编程能力上进行了重大升级,并将上下文长度扩展至 256K,远超之前版本的 128K 支持能力。 本次更新的 0905 版本具有以下几个亮点: 在…

    2025 年 9 月 5 日 基准实验室
    1.4K0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注