GLM v4.6 + Claude Code 可用性极差，被那些软广狠狠坑了一把

我遇到的问题是它面对复杂的问题总想“简化”，不解决

GLM 黑五推广给返消费的 40%，所以最近超多他的软广

@crytis 公司内在用的 kimi-k2 doubao-code deepseek-3.2 都还行

Claude 不让用 没办法

尤其是在遇到一些问题，当你对他提出质疑的时候，他会瞬间的认错。然后，你让他认真一点，他所有的态度都会表达的很谦虚，听你指挥，然后能力不咋地

glm 和 m2 大概半斤八两，但是没有 m2 的稳定，m2 的量其实也不少。。。反正我是不会再考虑 glm 了。。。kimi 算是国内效果最好的了，就是量确实有点捉急

确实一般，开的年包，加了 openspeckit ，很多时候写出匪夷所思的实现，或者一个任务明明没干完，居然就跳过到下一步了，constitution 限制都限制不住，感觉并没有好好打磨

纯废物，还和 sonnet4.5 比呢，haiku3.5 都比不上

如果买得起正品，肯定不要浪费时间去使用所谓低价平替。

国产几个 benchmark 分高的都试过，minimax m2 / kimi-k2-thinking / glm-4.6 ，都不太行。

同一个 agent 同样的环境和提示词，用 minimax m2 跑了一刀乐没跑出结果；用 sonnet 4.5 一句就解决问题

20 块钱不到一个月就别要求什么自行车了...

我开的 max 。这个玩意有多垃圾呢？就是便宜，只是它唯一的优点。

我上周五就开始折腾，自己用 Claude Agent SDK 写了一套工作流，目标是迁移一个旧前端项目到更新的技术栈。

从 Vue3 + ant-design-vue -> Nuxt4 +Nuxt UI


我搭建好项目脚手架，写好规范、分步迁移的步骤。然后才正式开始写 Workflow 。

每一个迁移阶段 都有一个 main agent 负责迁移，迁移结束由监管 agent 和 fix agent 不断循环，直到达到目的。

四个阶段跑了 6 个小时，出来的东西简直是一坨大便

glm 水军太多. 有三个特别明显的问题

1. 指令遵循能力弱
2. 听不懂人类口语里的逻辑
3. 喜欢立刻改一堆代码, 而不是先思考再动手

实测不如 qwen3-coder-plus / Qwen3-Coder-480B

@jqtmviyu 也是一坨，qwen3 跑了 20 多块钱没完成一个需求

我也可能下来还行，国内哪些模型能打？求推荐

@WispZhan m2 一坨🤣让它把一个不超过 100 行的 bash 脚本用 python 重写都写不明白

便宜 能用

口碑这么差吗？还好 claude code 还没过期，不然就买了，不过也快过期了，有什么替代方案吗？最近用 google one 倒也还行

直接使用正经的 claude 不香吗?api.cpass.cc 使用 3 个多月还是比较稳定的

最近在用 kimi k2 thinking + kimi for coding ,感觉还可以

@sss393 国产 Ai 模型的最大价值就是开源，可以水论文。其次就是存在这么个东西，一定程度拉低国外产品的价格。至于用，那肯定能翻墙的都别用啊。除非是学生，搞生产力的用国产 ai 不是本末倒置