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- @weixin_50702559
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论编程能力，GLM和Claude还有多大的差距？
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
论编程能力，GLM和Claude还有多大的差距？
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
到底了