開源界的 Opus 時刻：GLM-5 能否接住 Agentic Coding 的接力棒？

開源模型同樣能承擔復雜工程任務。

作者｜連冉

編輯｜鄭玄

如果你問一個開發者，AI 編程最讓人崩潰的時刻是什么？

他給你的答案很可能會是它在報錯面前那句機械的「對不起，我理解錯了」，然后復讀一段同樣錯誤的代碼。

過去一年，Coding 大模型的進步，更多體現在「生成能力」上：一句話生成網頁、組件、小游戲——15 秒內搓出一個像素風網頁、一個炫酷的 SVG 圖標，或者一個能跑的貪吃蛇。這些 Demo 足夠驚艷，但也足夠「輕」，它們有點像是在 Vibe Coding（氛圍感編程）時代產出的高級玩具。但當涉及到高并發架構、底層驅動適配或者復雜的系統重構，它們就成了「溫室里的花朵」。

所以最近，硅谷的風向已經變了。

不管是 Claude Opus 4.6 還是 GPT-5.3，這些頂級大模型開始強調 Agentic Coding：不追求「秒出結果」，而是通過規劃、拆解、反復運行，完成系統級任務。

這種從「前端審美」向「系統工程」的范式轉移，曾被認為是閉源巨頭的壟斷區。直到我測試了 GLM-5，才意識到，開源社區的「架構師時代」提前開啟了。

01

從「前端」到「系統工程」

之前談起 AI Coding，大多會想到一個熟悉的敘事里——一句話生成網頁、一分鐘做個小游戲、十秒鐘搭個炫酷動效。它們強調的是「可視化爽感」：按鈕會動、頁面好看、特效豐富。

但真正進入工程現場的人都知道，能生成一個 Demo，不等于能撐起一個系統。

復雜任務的難度，并不在「寫出代碼」，而在于模塊如何拆分、狀態如何管理、異常如何兜底、性能如何優化，以及當系統開始變復雜時，是否還能維持結構穩定。

這也是我們選擇復雜任務作為實測對象的原因。

GLM-5 的定位，與很多競品不同。

如果說多數模型更像「優秀前端」——擅長快速生成交互界面和視覺效果，那么 GLM-5 更偏向「系統工程角色」。它強調多模塊協作、長鏈路任務、生產環境可運行的結構穩定性。

為了驗證這一點，我們設計了兩個完全不同維度的實測案例。

視頻來源：極客公園

第一個測試，一個看似輕松、實則高度系統化的任務——基于瀏覽器與攝像頭，實現一個「AI 視覺隔空操控煙花」的春節主題互動游戲。

在實測視頻中可以看到，用戶站在攝像頭前，通過手勢控制煙花發射方向與節奏；煙花在空中綻放，伴隨粒子特效與動態光效反饋，整體交互流暢自然。

但這并不是一個簡單的前端動效項目。它至少包含以下幾個核心模塊：手勢識別與視覺輸入處理；手勢坐標到發射邏輯的映射；煙花粒子系統與綻放特效；實時渲染與幀率控制；瀏覽器兼容與攝像頭權限異常處理；交互狀態管理與用戶反饋機制

可以說是一個結構完整、體驗流暢的小型交互系統。從實測過程看，GLM-5 并沒有直接進入編碼，而是先對整體架構進行規劃：視覺輸入模塊、控制邏輯層、渲染層、特效層如何分離；數據流如何傳遞；哪些部分可能成為性能瓶頸。

隨后，它逐層實現邏輯，從手勢識別的數據處理開始，到發射軌跡計算，再到粒子爆炸效果的參數調優。

當渲染出現卡頓時，它主動建議減少粒子數量、優化循環結構；當手勢識別誤判時，它調整閾值與濾波策略。

視頻里呈現出來的效果，是「看起來很自然的互動」。但背后體現的，是完整的工程鏈條：規劃 → 編寫 → 調試 → 性能優化 → 交互校正。

最終生成的代碼可以直接運行，交互穩定，幀率平滑，異常情況可處理。更重要的是，它的工作方式呈現出清晰的系統思維：模塊邊界清楚，邏輯分層合理，而不是把所有功能堆疊在一個文件里。

第二個案例測試的，是結構系統能力。這個場景可以說是媒體工作的日?！獙胍欢尾稍L速記，概括總結內容，輸出選題角度和思路。

視頻來源：極客公園

在實測中可以看到，操作流程非常直接：我粘貼了前段時間的一份采訪速記內容，模型開始分析，隨后輸出內容總結和選題角度，從結果來看，它生成的選題角度還是很有操作性的。

相比視覺交互系統，錄音整理看似簡單，但它其實考驗模型的「結構抽象能力」。一段真實采訪錄音，往往是高度非結構化的：觀點跳躍、信息重復、主線與支線交織。所以在這個案例中，GLM-5 展現出的能力，是在系統層面。

首先是主題識別與主線抽取能力。模型并沒有按原始文本順序生成摘要，而是先判斷核心議題是什么，再圍繞這一議題重新組織內容。這意味著它在內部完成了一次掃描，識別哪些信息屬于主線，哪些屬于補充或噪音。這種能力本質上是規劃能力，也就是在輸出之前，先建立一個抽象結構框架。

第二，是模塊化重組能力。它會將分散在不同段落中的相關觀點歸類到同一個模塊中。這種跨段整合能力，說明模型在處理長文本時具備全局一致性。

第三，邏輯順序的主動調整能力。實際輸出的提綱往往與原始錄音順序不同?？梢钥吹剑珿LM-5 有在根據因果關系或論證邏輯重新排列層級。這體現的是一種「邏輯優先于原始輸入順序」的判斷力。這種「先結構、后輸出」的模式，正是系統工程思維的核心。

這兩個案例，一個是實時視覺交互系統，一個是媒體信息結構處理系統，看似完全不同。但它們驗證的是同一件事——GLM-5 具備完整的任務閉環能力：規劃 → 執行 → 調試 → 優化。

在煙花游戲中，這體現在模塊分層、性能優化與異常處理；在錄音處理器中，這體現在主題判斷、結構拆解與邏輯重組。它們的共同點在于，模型并沒有停留在「生成結果」，而是在維持一個可持續演進的結構。

視頻來源：極客公園

我繼續嘗試了一個相對復雜的任務，「構建一個極簡操作系統內核」。在這個實測中。真正值得注意的，并不是視頻里代碼最終跑通，而是 GLM-5 在整個過程中的行為方式。

它并沒有接到任務就立刻進入生成狀態，而是先明確任務邊界，主動拆分模塊，規劃系統結構，再進入實現階段。這種「結構先行」的路徑，本質上是前面所說過工程思維——先定義系統如何組成，再討論具體實現細節，而不是邊寫邊拼。

在多輪編寫、運行、報錯、修正的循環中，GLM-5 也沒有出現結構塌陷。每一次修改都圍繞既定架構展開，而不是推翻重來或局部打補丁。這說明它在內部維持著一個完整的系統模型，能夠在長鏈路任務中保持一致性。很多模型在上下文拉長后容易前后矛盾，而視頻中的表現恰恰體現出它對整體結構的持續記憶能力。

還有它處理錯誤的方式。當報錯出現時，它并沒有停留在「可能是某一行代碼問題」的表層猜測，而是先判斷錯誤類型，區分邏輯問題、環境問題或依賴沖突，再規劃排查路徑。這是一種策略級 Debug，旨在修復問題路徑。

如果結合工具調用來看，這種能力會更加明顯。它不只是給出命令建議，還結合主動調度終端執行、分析日志、修復環境，再繼續推進任務。這種行為已經有點接近一種「自動駕駛」式的工程推進。目標沒有完成，它就持續迭代。

先規劃再執行、在長鏈路中保持結構穩定、以策略方式排查問題，以及圍繞目標持續推進——正是系統工程所需要的四個核心能力的疊加，讓 GLM-5 開始呈現出接近工程師工作方式的行為模式。

02

為什么 GLM-5

能接住「架構師」的接棒？

如果說第一部分的實測證明了 GLM-5「能干復雜活」，那接下來的問題就是：它憑什么能？答案在于其一整套隱藏在輸出背后的「工程級行為模式」。

關鍵的一點，是 GLM-5 明顯引入了類似 Claude Opus 4.6 的思維鏈自檢查機制。

在實際使用中可以感受到，它并不是接到任務就立刻開始「填代碼」，而是會在后臺進行多輪邏輯推演：預判模塊之間的耦合關系、主動規避死循環路徑、提前發現資源沖突和邊界條件問題。 這種行為帶來的直接變化是——為了確保方案在工程上站得住腳，它愿意慢下來，把問題想完整。

在復雜任務中，GLM-5 會先給出一個清晰的模塊拆解：系統由哪些子模塊組成、每個模塊的輸入輸出是什么、哪些部分可以并行推進、哪些必須串行完成。然后再逐一攻克，而不是邊寫邊想。 這讓它的工作方式更像一個真正的工程師：先畫架構圖，再寫實現細節。明顯感覺到，它具備了一種「不把問題解決干凈就不肯停下來的韌性」，而不是完成一個看似正確的局部就草草收尾。

這種差異，在和傳統 Coding 模型的對比中尤其明顯。 過往很多模型在遇到報錯時，會迅速滑入一種熟悉的模式：道歉、復述錯誤信息、給出一個未經驗證的修補建議；如果再次失敗，就開始循環輸出近似答案。 GLM-5 的處理方式則更接近老牌架構師。實測中，當項目因為環境依賴問題無法運行時，它并沒有停留在表層報錯信息，而是主動分析依賴樹（Dependency Tree），判斷沖突來源，并進一步指揮 OpenClaw 進行環境修復。

整個過程更像是「自動駕駛」式部署：模型不是被動響應，而是在持續讀取日志、修正路徑、驗證結果。

另一個常被忽視、但在系統工程中極其重要的能力，是上下文完整性。

GLM-5 的百萬級 Token 窗口，使它能夠在同一上下文中理解整個項目的代碼結構、歷史修改、配置文件與運行日志。這意味著它已經能夠站在全局視角判斷一次修改會對哪些模塊產生連鎖反應。 在長鏈路任務中，這種能力直接決定了模型是「聰明但短視」，還是「穩健而可控」。

綜合來看，GLM-5 真正接住「架構師」角色，主要就是因為它開始像架構師一樣思考問題：先規劃、再執行；持續校驗、不斷修正；關注系統整體，而不是單點成功。

這也是它能夠完成第一部分中那些系統級實測任務的根本原因。

03

開源界的 Opus？

放到 2026 年的大模型生態中看，GLM-5 的價值更多在于它打破了一件此前幾乎被默認接受的事：系統級智能，似乎只能存在于閉源模型里。

此前，Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3 確實把「Agentic Coding」這條路跑通了——模型不再追求即時反饋，而是通過規劃、拆解、反復運行，完成真正復雜的工程任務。但代價也很高：高強度任務的 Token 消耗極高，一次完整的系統級嘗試，往往就意味著不菲的調用成本。

GLM-5 在這里提供了一個不同的解法。作為開源模型，它把「系統架構師級 AI」從云端和賬單里，帶回到了開發者自己的環境中。你可以在本地部署它，讓它花時間去啃那些臟活、累活、大活：調日志、查依賴、改老代碼、補邊界條件。

這可以看作是一次性價比結構性的改變——架構師級智能不再是少數團隊的特權。

如果用職業隱喻來理解這種差異，會更加直觀。像 Kimi 2.5 這樣的模型，更像是審美在線、交互感極強的優秀前端工程師，擅長 One-shot 生成、視覺呈現和快速反饋；而 GLM-5 的風格則明顯不同，它更像一個守底線、重邏輯的資深系統架構師：關注模塊關系、異常路徑、可維護性和長期穩定運行。

這背后，其實是編程 AI 一次清晰的職業進階——從追求「看起來很爽」的 Vibe Coding，走向強調魯棒性和工程紀律的 Engineering。

更重要的是，GLM-5 的出現，讓一人公司的概念變得更加可落地。

當一個開發者可以在本地擁有一個懂系統設計、能長期運行、能自我修正的 AI 合伙人時，很多原本需要團隊規模才能完成的工程工作，開始被壓縮到個人可控的范圍內。接下來，GLM-5 有潛力成為一人公司中，負責核心工程實現的那位「數字合伙人」。

*頭圖來源：視覺中國

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

極客一問

你如何看待 GLM-5？

馬斯克最新野心：將在月球建廠，生產用于 AI 算力的衛星。

點贊關注極客公園視頻號，