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AI模型周榜|试了GLM-5.1,我后悔给Claude充钱了

AI模型周榜|试了GLM-5.1,我后悔给Claude充钱了

8/10

全球AI开源模型TOP10,中国占了8个席位

🤖
AI模型周榜 · 2026.04
AI模型周榜|试了GLM-5.1
我后悔给Claude充钱了
开源编程第一 · 性价比碾压 · DeepSeek V4蓄势待发
94.6%
GLM-5.1达Opus水平
8席
开源TOP10中国占
1/5
价格仅Claude五分之一

大家好,我是摘星,

这周我在做模型评测的时候,被一组数据震到了。智谱4月8日静默发布的GLM-5.1,编程能力达到了Claude Opus 4.6的94.6%。注意,SWE-bench Pro这个最接近真实开发的benchmark上,GLM-5.1直接反超了Claude。

开源第一,换人了。

GLM-5.1登上全球开源模型编程榜首,价格只有Claude的五分之一。更狠的是——全球开源TOP10里,中国模型占了8席。

🌍
PART 01
排行榜洗牌,中国模型集体上位
一周之内,三个榜单同时刷新

先看全局。这是2026年4月最新的AI模型综合排名,来自Artificial Analysis的智能指数:

排名模型厂商
🥇 1Claude Opus 4.6Anthropic
🥈 2Gemini 3.1 ProGoogle
🥉 3GPT-5.3OpenAI
4Grok 4.1xAI
5GLM-5智谱AI

综合排名上,Claude Opus 4.6依然稳坐第一。但GLM-5挤进了全球前五,这是中国模型的历史最好成绩。前四名是美国科技巨头,每家都烧了几百亿美金。智谱用开源模型追上来了。

更炸裂的是开源榜。 Hugging Face最新排名,全球开源模型TOP10,中国占了8席。Qwen 3.5登顶第一,GLM-5紧随其后第二。2月份甚至出现过TOP10全是中国模型的盛况。这不是追赶,这是碾压。

别被"综合第一还在Claude手里"安慰了。闭源模型的护城河正在被快速蚕食——而蚕食最快的那个方向,恰恰是最赚钱的编程赛道

⚔️
PART 02
GLM-5.1速评:编程94.6%追平Claude
4月8日静默发布,没有发布会没有PPT

智谱这波操作很"聪明"——GLM-5.1在4月8日发布,没有发布会、没有PPT、没有技术报告。直接放权重的做法,反而比铺天盖地的营销更有说服力。

45.3
编程评测得分
77.8%
SWE-bench Verified
$2.15
每百万token

三个数字看懂GLM-5.1的含金量:

1
编程得分45.3,Claude Opus 4.6是47.9
达到Opus的94.6%,相比上代GLM-5提升了28%。这是目前开源模型离闭源天花板最近的距离。
2
SWE-bench Verified 77.8%,开源史上最高
SWE-bench是让AI在真实GitHub仓库里定位和修复Bug的测试。GLM-5.1在这个最贴近实战的基准上拿到了开源最高分。
3
SWE-bench Pro直接反超Claude Opus和GPT-5.4
Pro版本更难,要求AI处理大型工程项目的复杂问题。GLM-5.1在这里刷新了全球最佳成绩。
GLM-5.1
开源 · $2.15/M
编程能力天花板级
可自部署,数据不出服务器
长程任务支持8小时
Claude Opus 4.6
闭源 · $15/M
综合能力全球第一
推理、创意、分析全面
价格贵7倍

说白了,如果你的核心需求是写代码、改Bug、做自动化,GLM-5.1和Claude的差距已经小到可以忽略。但价格差了7倍。这就是为什么我后悔充钱了。

✅ 亮点 GLM-5.1完全基于华为芯片训练,200K上下文,首次在Artificial Analysis榜单上对齐Opus 4.6。在Reddit r/LocalLLaMA社区引发了热议,被公认为开源编程领域前三。

🚀
PART 03
DeepSeek V4要来了,万亿参数+35倍提速
梁文锋官宣4月下旬发布,国产算力首次深度适配

GLM-5.1已经够猛了,但更大的炸弹还在后面。4月10日,DeepSeek创始人梁文锋首次明确表态:DeepSeek V4将于4月下旬正式发布

1T
万亿参数MoE架构 · 推理激活约370亿参数
推理速度提升35倍
35倍推理加速
华为昇腾950PR实测
📖
百万token上下文
一次塞一整本书
💰
约$0.14/M token
比GPT-4便宜70倍
🇨🇳
深度适配国产芯片
昇腾单卡达H20的2.87倍

这四个数字放在一起看,意味着什么?一个万亿参数的模型,推理成本可能只要GPT-4的七十分之一,而且完全跑在国产芯片上。如果SWE-bench真的达到传闻中的81%,那编程能力就是全球第一。

⚠️ 客观说 V4尚未正式发布,以上数据来自官方预告和产业链信息。最终benchmark成绩以发布为准。但V4的方向是明确的:万亿参数+国产算力+极致性价比。

💰
PART 04
价格差7倍,你该选谁
不同场景的最优模型推荐

说了这么多数据,来点实在的。不同需求,选哪个最划算?

1
你是程序员 → GLM-5.1
编程能力94.6%对齐Claude,SWE-bench Pro全球第一,$2.15/百万token。开源可自部署,数据不出服务器。搭配Claude Code或Kilo Code用都行。
2
你要长文档/多模态/Agent → Qwen 3.6-Plus
LMArena Code Arena全球第二,中文编程最强。通义API价格极低,100万token上下文独步天下。适合搭Agent工作流。
3
你预算有限/调用量大 → 等DeepSeek V4
如果预告数据属实,$0.14/百万token的价格闭着眼睛用都不心疼。适合批量文本处理、客服机器人、数据清洗。现阶段V3.2也够用。
4
你只要最强不在钱 → Claude Opus 4.6
综合能力确实还是全球第一。但说实话,除了推理和创意写作这两个特定场景,其他场景的差距已经很小了。$15/百万token的价格,想清楚再充。
我的真实选择
日常编程GLM-5.1,长文档用Qwen 3.6,批量任务等DeepSeek V4。Claude?只在需要天花板级质量的时候才开。模型参数的军备竞赛结束了,下一场战争是谁能把模型真正用好。

别追最强的模型,追最适合你场景的那个——省下的钱和时间都是真的。

这周最大的感触:国产模型已经不是"能用"了,是"真好用"。GLM-5.1的编程能力让我重新审视了每月的API账单。DeepSeek V4如果数据属实,那价格战还要再打一轮。

你现在在用哪个模型?有没有试过国产模型?评论区投票告诉我👇

写在最后

一年前我们还在问"国产模型什么时候追上"

现在的问题是——海外模型还能领先多久

数据来源:Artificial Analysis · Hugging Face · SWE-bench · LMArena · 各模型官方文档

2026年4月17日

#AI模型评测
#国产大模型
#GLM-5.1