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Qwen 與 GLM 實測程式代理能力
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💡了解 Qwen 與 GLM 如何在視覺還原、程式策略、速度及 token 效率間取捨。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
GLM 5.3 Flash 更能遵循視覺相似度要求，並產出更詳細的結果。
為什麼重要
這項比較顯示，代理品質不只取決於模型，也受到工具選擇、提示詞與迭代行為影響。對於需要在視覺還原度、速度與 token 效率之間取捨的程式生成任務，這提供了實務參考。
下一步行動
在自己的 opencode 工作流程中測試兩個模型，並分別評估視覺還原度、首次可用展示的時間、token 用量與持續迭代能力。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •GLM 5.3 Flash 更能遵循視覺相似度要求，並產出更詳細的結果。
- •Qwen 3.8 Flash Next 約用 10 分鐘與 80,000 個 token，建立出動畫像素城市。
- •GLM 使用 Canvas 2D，約 238,000 個 token 完成可遊玩的步行模擬器；Qwen 則從零撰寫軟體渲染器。
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