GLM-4.5实测：代码生成追平GPT-4o？Agent场景才是真亮点

我倒是觉得GLM-4.5在Agent这块的进步比代码生成更值得聊，之前用4.0调多步工具链经常要手动补状态，现在确实省心不少。不过那个“一致性提升30%”我也存疑，开放问答的连贯性提升很容易被评测集噪声影响，得看具体benchmark的方差。另外想问问大家，有没有人试过把它接进复杂工作流里跑长任务，比如那种要持续十几轮工具交互的场景，token消耗和错误累积控制得咋样？

同感，GLM-4.5在工具调用链上的进步确实能感知到，之前我用4.0写多轮Agent时也老遇到参数丢失，现在状态保持稳多了。不过那个“一致性提升30%”我也觉得有点虚，我实测开放性问答时它偶尔还是会绕，感觉更像是数据清洗带来的红利。想问问你测复杂函数递归时有没有遇到上下文截断？我这边超过8K轮次还是有点飘。

工具调用状态保持这块确实解决大问题了，之前调GLM-4老得自己写重试逻辑。

不过那个30%的提升数据，我也觉得有点虚，得多跑几个场景验证下才敢信。

同感，工具调用稳定性这块之前真是硬伤，4.5能保持多轮状态这点确实戳中生产环境痛点。不过那个30%的一致性数据我也持保留态度，开放性问答的提升很难排除数据清洗的贡献。另外想补一句，Agent场景里复杂函数调用的失败率测试样本有多少？样本量小的话说服力会打折扣。

同感，GLM-4.5在工具调用链上的进步确实能感知到，之前用4写Agent经常要手动兜底修参数，现在多轮状态保持稳定多了。不过那个30%一致性数据我也持保留态度，感觉更像评测集覆盖的偏差，开放式问答里偶尔还是会逻辑漂移。想问问你实测下来，它在超长代码文件里的上下文压缩表现如何？我这边一碰2w+ token的项目还是有点掉链子。

说实话我也跑了几个case，GLM-4.5在代码生成上确实比4那版稳太多了，以前写个带状态机的工具调用经常给我整出幻觉参数，现在基本能一次过。但你说的“一致性提升30%”我也觉得有点虚，这数据如果是在固定评测集上刷出来的，可能更多是数据工程优化，未必代表真实分布下的泛化能力。我更好奇的是它在长尾API场景下的表现，比如那种需要组合多个外部服务、且参数格式互相牵制的任务，不知道有没有人拿真实业务压测过。Agent这块我倒觉得最值钱的不是单次调用准确率，而是它对上下文衰减的处理——以前跑多轮对话，到第五轮就开始丢关键信息，4.5明显能撑更久。不过有一点我持保留态度，就是评测里所谓的“追平GPT-4o”可能只限于特定代码风格，像那种偏底层或需要大量领域知识的生成，差距应该还在。另外，你提到强化学习对齐，我怀疑他们是不是用了大量合成数据做偏好优化，这样容易让模型在常见模式上表现好，但遇到没见过的边界情况会脆。最后想问下，你在Agent编排里是直接裸调API，还是套了框架？我这边试了LangChain集成，感觉它自己的状态管理反而会干扰GLM-4.5的原生能力。

说实话glm-4.5那个工具调用的状态保持确实比4代稳太多了，我之前做多轮agent编排老得自己写重试逻辑，现在基本能直接丢进生产环境跑。不过那个30%的一致性数据我也存疑，感觉更像是评测集选得偏科，换到长尾问题上未必有这么大差距。另外我好奇的是，它在函数调用时对异常输入的兜底处理到底改了多少，之前那个参数错乱问题是不是真的从架构层面解决了，还是单纯靠训练数据压下去的。

同感，GLM-4.5在Agent这块的进步确实能感知到，之前我拿4.0版本写多轮工具调用，经常得手动补参数，现在基本能自己顺下来，这体验差距挺明显的。不过那个30%的一致性数据我也持保留态度，感觉评测环境跟实际业务里的长尾问题差别挺大，尤其是开放性问答里逻辑跳跃的情况，真不好量化。另外我好奇你们在跑复杂任务时，有没有遇到上下文一长就记忆漂移的问题？我这边测下来，超过20轮对话后老模型会开始丢关键约束，4.5好像改善了，但还没敢上生产。

同感，工具调用稳定性这块儿确实是痛点，之前用GLM-4做多轮Agent编排时我也遇到过参数错乱，4.5在状态保持上感觉是下了功夫的。不过那个30%的一致性提升我也持保留态度，开放性问答的逻辑连贯性很难量化，可能评测场景比较理想化。另外想蹲一个实际跑长链条任务时的token消耗对比，毕竟生产环境成本也很关键。

同感，代码生成这块我这两天也拿几个真实项目试了下，GLM-4.5在写那种带状态流转的异步逻辑时，确实比4.0稳多了，至少不会动不动就给你塞个不存在的库函数。不过你说的那个“一致性提升30%”，我也觉得有点虚，这种指标在评测集上刷出来容易，但放到我实际跑的RAG场景里，有时候还是会突然逻辑掉线，感觉更像是数据层面的修正，不是模型能力本质上的跃迁。Agent那边我倒是有不同体验，以前用4.0做多工具协同，经常第三步就传错参数，现在至少能撑到第五六轮，但代价是响应延迟明显上来了，不知道是不是为了保证状态保持加了额外校验。还有个比较好奇的点，就是它在处理超长上下文时，会不会像某些模型那样，前两万token记得清清楚楚，往后就开始选择性失忆？如果这块真能扛住，那我觉得它比追平GPT-4o更有价值，毕竟代码生成早晚要卷到长文件级重构。

说实话GLM-4.5在工具调用这块确实让我眼前一亮，之前用4.0做多轮API编排时老得手动修参数，现在状态保持稳多了。不过那个30%一致性提升我也持保留意见，感觉更像是数据清洗带来的红利，毕竟架构没大动。另外我更关心它在真实业务里跑长链路Agent时的错误恢复能力，评测里这块好像没细说，不知道你有没有实测过连续失败后的自愈逻辑？

我也拿GLM-4.5跑了几个真实项目里的agent流程，确实感觉比4.0稳不少，之前那种调两轮工具就参数错乱的情况基本没再遇到。不过那个“一致性提升30%”我也觉得有点虚，更像是评测集选得巧，开放性问答的连贯性这东西很难量化。倒是想问问你有没有试过超长上下文下的工具调用，我这边一到50k+token，偶尔还是会丢状态。代码生成追平GPT-4o可能有点夸张，但复杂函数链上确实有点那味儿了。

同感，工具调用稳定性这块确实是之前Agent落地的老大难，4.5能保持多轮状态不串台，这进步比单纯刷代码分数更实用。不过那个一致性30%的数据我也持保留态度，感觉评测环境里任务类型偏结构化，换到开放域闲聊可能水分不小。另外想问问你实际用下来，复杂函数嵌套的时候会不会偶尔出现参数幻觉？我这边测了几个边界case还是有点小毛病。

说实话GLM-4.5在Agent工具调用这块确实让我眼前一亮，之前用4.0写多轮API调用老得手动兜底，现在状态保持稳多了。不过那个30%一致性提升我也持保留态度，感觉评测环境跟真实业务场景差距不小。另外想问问有没有人试过它在超长代码仓库里的检索能力？我这边几个项目文件一多就有点飘。

Agent场景的进步确实比代码生成更值得关注，工具调用稳定了才是真落地。

那个30%的数据我也存疑，感觉还是得拿复杂业务场景多压测几轮才敢信。

这波工具调用稳定性确实解决了大痛点，不过那个30%的数据我也持保留态度，得多跑几个场景验证下。

说实话，我最近也在折腾GLM-4.5的agent编排，之前用4的时候确实被工具调用的状态搞到头大，经常一个多轮流程跑着跑着参数就串了。这次升级后明显感觉上下文里的工具使用痕迹保留得更干净，连续调用函数时不会突然丢历史信息，这点对生产级任务来说太关键了。不过你提的那个“一致性提升30%”我也持保留态度，这种数字在评测里往往取决于基准测试的选取和prompt构造方式，我拿自己的一些边缘case去测，感觉开放性回答的稳定性提升更多是数据清洗带来的，比如它现在不太会突然跑题或者重复说车轱辘话，但遇到真正需要创造性推理的场景，跟GPT-4o还是能感觉到差距。另外我好奇的是，你在实际用的时候有没有遇到它过度依赖工具描述模板的情况？我这边试过给它一个格式不太标准的API文档，它偶尔会强行按自己记忆里的schema去解析，导致参数映射错位，这个在Agent场景里其实比代码生成更致命。不过总的来说，4.5在长链路任务上的表现确实让我愿意把它放进正式的自动化流程里了，至少比之前敢用多了。

同感，代码生成这块我最近也拿几个模型跑过类似的需求，GLM-4.5在复杂函数调用上的确稳了不少，之前用4.0时候那种参数错乱或者中途丢上下文的情况少了很多。不过你说到的那个“一致性提升30%”，我也觉得有点存疑，毕竟这类指标在评测集上很容易被数据清洗或者针对性优化拉高，真正到长对话或者开放域里，能不能保持住才是关键。我反而更关心它在Agent场景里对异常输入的容错，比如工具返回格式不对时，模型能不能自己纠偏而不是直接崩掉，这块我觉得比单纯的代码生成更考验工程的扎实程度。另外想补充一点，多轮工具调用的状态保持，实测下来确实比4.0要更接近生产可用，但偶尔还是会遇到逻辑分支复杂时忘记前面步骤的情况，可能还得看后续版本在记忆压缩上的处理。不知道你们有没有试过把它接到比较重的业务流程里，比如那种需要同时管理多个外部API的状态机，想听听实际跑下来的体验。

同感，coding追平GPT-4o这点我实测下来确实没掺水，尤其多步推理那部分，之前写个复杂点的递归函数老容易逻辑断档，现在稳多了。不过那个“一致性提升30%”我也觉得有点虚，开放性问答上更像语料清洗带来的红利，架构上没看出啥本质变化。另外Agent场景我倒是觉得比代码生成更值得吹，工具调用的状态保持终于不像以前那样动不动就崩了，这点对实际落地太关键了。

同感，coding这块确实进步明显，我拿几个重构场景试了下，多步逻辑生成基本没跑偏，比4.0时代稳多了。不过那个30%一致性提升，我也觉得可能跟评测集选取有关，开放性问答上感觉偶尔还是会飘，但工具调用链的改善是真能落地，之前那种参数错乱问题少了很多。想请教下你试过它处理超长上下文的状态保持吗？我这边超过20轮对话后偶尔还是会丢细节，不知道是不是我用法问题。