GLM虽然也支持2M token上下文，但在超长代码场景下，细节召回率、逻辑连贯性稍弱，处理多模块联动的重构任务时，更容易出现上下文遗漏、变量引用错误。代表测试集：SWE-bench Verified（真实GitHub仓库Bug修复，最贴近实际开发的基准） 这是行业公认最有参考价值的编程能力测试，模型需要理解完整项目代码、定位问题、生成可通过全部测试的补丁，最能反映工程级编程能力。换算下来，GLM

GPT-5.6是OpenAI于2026年7月9日正式发布的新一代模型家族，采用「代际数字+天体命名」的永久分层体系，Sol（太阳）、Terra（大地）、Luna（月亮）分别对应旗舰攻坚、均衡主力、轻量高吞吐三档。三者共享同一预训练基座与150万Token上下文能力，核心差异体现在能力上限、推理模式、调用成本与适用场景上。不存在绝对的“最优模型”，需根据任务复杂度、失败成本、使用频率匹配对应档位，工

GLM虽然也支持2M token上下文，但在超长代码场景下，细节召回率、逻辑连贯性稍弱，处理多模块联动的重构任务时，更容易出现上下文遗漏、变量引用错误。代表测试集：SWE-bench Verified（真实GitHub仓库Bug修复，最贴近实际开发的基准） 这是行业公认最有参考价值的编程能力测试，模型需要理解完整项目代码、定位问题、生成可通过全部测试的补丁，最能反映工程级编程能力。换算下来，GLM