GLM-5 大模型代码生成实战评测
评测时间:2026 年 2 月 24 日
作为深耕后端开发的开发者,近期对 GLM-5 进行了深度代码生成能力测试。本文将从参数配置、实战表现及代码质量三个维度展开,为社区开发者提供参考。
模型参数配置
本次测试采用以下在线推理参数设置:
| 参数 | 设置值 | 说明 |
|---|---|---|
| Max Tokens | 4096 | 最大输出长度 |
| Temperature | 0.6 | 创造性与稳定性的平衡 |
| Top P | 0.95 | 核采样概率 |
| Top K | 50 | 候选词数量 |
| Frequency Penalty | 0.0 | 无频率惩罚 |
| Thinking Budget | 32768 | 思考预算,支持深度推理 |
参数选择理由:
Temperature=0.6:代码生成需要较高的准确性,不宜过高Thinking Budget=32768:充分利用 GLM-5 的深度思考能力,处理复杂任务Max Tokens=4096:确保完整输出大型代码项目
核心能力实测:Flask API 完整服务生成
测试任务设定
提示词:
生成一个完整的 Flask API 服务,包含用户认证、数据 CRUD、错误处理
任务要求:
- 用户认证(JWT、注册、登录)
- 数据 CRUD(增删改查、分页)
- 错误处理(统一错误机制、输入验证)
模型输出逻辑分析
GLM-5 在接收到任务后,首先进行了任务规划分析,展现了出色的思考能力:
用户想要一个完整的 Flask API 服务,包含以下功能: 1. 用户认证 2. 数据 CRUD(增删改查)3. 错误处理 我需要创建一个功能完整、可以直接运行的 Flask API 服务。让我规划一下: 1. **用户认证**: - 使用 JWT (JSON Web Token) 进行认证 - 用户注册、登录功能 - 密码加密存储 2. **数据 CRUD**: - 创建一个示例数据模型(如文章/帖子) - 完整的增删改查操作 - 分页查询功能 3. **错误处理**: - 统一的错误处理机制 - 自定义错误页面 - 输入验证 4. **数据库**: - 使用 SQLite(简单易用,无需额外安装) - SQLAlchemy ORM 5. **配置**: - 配置管理 - 环境变量支持
亮点发现:
- 模型先进行任务拆解,再开始编码,体现了 Agentic 思维
- 主动考虑了数据库选择、配置管理等工程细节
- 提供了清晰的项目结构规划
项目结构输出
模型生成的项目结构清晰规范:
flask_api/
├── app.py
├── config.py
├── extensions.py
├── models/
│ ├── __init__.py
│ ├── user.py
│ └── post.py
├── auth/
│ ├── __init__.py
│ └── routes.py
├── api/
│ ├── __init__.py
│ └── posts.py
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── errors.py
│ └── validators.py
└── requirements.txt


