放假回来了，回来了，

幸好假期内没发新模型了，现在火的是节前最后两天前后脚发布的DeepSeek-V3.2-Exp和GLM-4.6。

一个降价75%，

一个登顶Hugginface第一和openrouter趋势榜第一

那我立刻马上光速立刻掏出假期整理好大模型噩梦级测试案例1.0版，

平时自己测，看别人测，看大模型自己测，都快看腻了，花了点时间归纳了一下，截止到2025年10月9号，

主流的单case测试（特指非数据集）主要分为物理模拟、SVG、前端设计、可交互3D四大类，

今天我一口气全测完，还要带上DeepSeek V3.2，测评方式还是老规矩啊，公开所有提示语，每个模型跑三次，取效果最好的一次作为最终结果。

有些提示语比较长，以及连同输出的代码和效果我都打包到文档了，公众号后台发“dsglm”就好啦。

先来个常见的物理模拟热热身，

用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现这样一个效果：一个小球被困在一个旋转的六边形内部。小球受到地球重力的作用，并与六边形内壁产生摩擦。小球的弹跳需要看起来逼真自然。

GLM-4.6：

DeepSeek V3.2：

虽然没明说，但GLM-4.6和DeepSeek V3.2不约而同都选择了提供参数调整项，可以重置小球，加速和减速六边形的旋转速度，还可以取消动力，我记得DeepSeek R1那会小球能模拟出重力就已经算厉害的了。GLM-4.6还增加了重力参数，小球大小，甚至还有摩擦力。

再来试试看画SVG，

绘制一个骑自行车的鹈鹕的 SVG 图像

这也是一个成名已久的超绝测试了，

GLM-4.6（左侧）基本上元素都画出来了，有板有眼的，就是鹈鹕坐的位置有点低，DeepSeek V3.2（右侧）画出来的鹈鹕实现了脚身分离，方向也反了，车把也没了。

我还找到了另外16个模型的跑出来的鹈鹕，有的车把没了，有的鸟没了，有的头反方向了，有的都不在车丧，甚至有的车都没有画出来。

就这个测试它居然还有升级版，让鹈鹕骑自己。。。。

绘制一幅鹈鹕骑着另一只鹈鹕的 SVG 图像

大家有猜到哪个是GLM-4.6做的吗？

接着测测UI组件，说实话测天气组件已经测累了，来整点不一样的仪表盘，

设计一个响应式的仪表盘（Dashboard）界面，包含导航栏、数据可视化图表和用户设置面板。使用诸如 Tailwind 这样的现代 CSS 框架。确保界面对所有用户都具备良好的可访问性，并在移动端同样兼容、显示正常。

GLM-4.6：

DeepSeek V3.2：

提示语里要求的元素两个模型都是实现出来了，比的就是细节，GLM-4.6里的图标当鼠标移动过去的时候能展示出具体的细节，还可以顺利切换主题颜色，以及部分修改用户信息。

再再再来点怪的，让它们复刻我天天见的界面，

帮我做一个 Excel 的克隆版本，但只需要前端部分。

GLM-4.6：

DeepSeek V3.2：

这case还蛮新的，我是真没想到加粗、斜体、下划线都能实现出来，甚至连sum公式，单元格合并等也做出了接口，不过因为选不了多个单元格，这些功能没有起作用。比起DeepSeek V3.2，GLM-4.6还把居中、偏左偏右，单个单元格的复制黏贴剪切做出来了，照这样下去，Claude提出的Imagine with Claude，通过模型实时生成各种软件原型的理念真不远。

最后来个可交互的3D界面，

创建一个交互式的 3D 粒子宇宙，包含 3 种模式，并能实时渲染多达 10,000 个粒子，呈现具有空间深度效果的三维视觉体验。使用 Three.js 实现。

GLM-4.6：

DeepSeek V3.2：

GLM-4.6同样习惯性提供了更多的参数，可控调整的细节也更多，开3倍速的10000颗粒子迎面冲来的感觉，我感觉自己在穿越时间。

最后的最后，

来看看GLM-4.6怎么接入最新版本的Claude Code V2.0吧，Claude Code的安装方法没啥变化，还是固定的3条

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你获得的APIkey

这个版本最大好处就是新增了检查点，可以回滚到之前的状态，按 Esc 两次或使用 /rewind 可选择恢复代码或者对话。

配合GLM-4.6的超低价，我都想不出我要自己写代码的理由。

买Coding Plan套餐包的话，是 1.99元/百万tokens，比 DeepSeek v3.2还便宜，均下来是Claude Sonnet 4.5的1/20到1/50，平均token消耗比GLM-4.5 省了30%左右，之前订阅过的会自动升级到GLM-4.6。

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓