本次评测对比了GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三个大模型在10项真实测试任务中的表现。结果显示：三个模型均实现100%任务通过率，质量接近；但DeepSeek-V4-Pro在效率上优势显著，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），平均Token消耗2092（节省38.7%）。评测涵盖用例生成、脚本编写、性能分析等测试工程全链路任务，发现国产模型已具备实用能力，

本次评测对比了GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三个大模型在10项真实测试任务中的表现。结果显示：三个模型均实现100%任务通过率，质量接近；但DeepSeek-V4-Pro在效率上优势显著，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），平均Token消耗2092（节省38.7%）。评测涵盖用例生成、脚本编写、性能分析等测试工程全链路任务，发现国产模型已具备实用能力，

本次评测对比了GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三个大模型在10项真实测试任务中的表现。结果显示：三个模型均实现100%任务通过率，质量接近；但DeepSeek-V4-Pro在效率上优势显著，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），平均Token消耗2092（节省38.7%）。评测涵盖用例生成、脚本编写、性能分析等测试工程全链路任务，发现国产模型已具备实用能力，

文章摘要： 测试员周周对GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三款大模型进行了真实场景评测，覆盖10项测试工程任务。结果显示： 通过率：三模型均达100%，输出质量接近； 效率：DeepSeek-V4-Pro显著领先，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），Token消耗减少38.7%； 成本：DeepSeek估算成本最低（0.84元/万Token）。 核心结论：国

文章摘要： 测试员周周对GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三款大模型进行了真实场景评测，覆盖10项测试工程任务。结果显示： 通过率：三模型均达100%，输出质量接近； 效率：DeepSeek-V4-Pro显著领先，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），Token消耗减少38.7%； 成本：DeepSeek估算成本最低（0.84元/万Token）。 核心结论：国

文章摘要： 测试员周周对GLM-5.1、GLM-5.2和DeepSeek-V4-Pro三款大模型进行了真实场景评测，覆盖10项测试工程任务。结果显示： 通过率：三模型均达100%，输出质量接近； 效率：DeepSeek-V4-Pro显著领先，平均耗时25.2秒（比GLM-5.1快59%），Token消耗减少38.7%； 成本：DeepSeek估算成本最低（0.84元/万Token）。 核心结论：国

本文探讨了智能体性能测试的关键维度，通过真实电商场景案例揭示了仅功能测试的不足。文章提出性能测试三大核心指标：1)延迟（需关注P50/P90/P99分位数），2)Token预算（直接影响成本，需建立消耗模型），3)并发能力（高负载下的稳定性）。测试数据显示，典型任务如销售报告生成的平均延迟达45秒，Token消耗约8000（成本0.5元/次），并发性能随请求量显著下降。作者提供了完整测试方案（含P

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