GLM-5.3-Flash 实测：打赢 DS V4，1 小时复刻 3D 游戏
卡尔的AI沃茨 · wechat · 2026-08-27
核心结论
GLM-5.3-Flash（即牛来模型）在性价比与实际表现上极为强势。根据 ArtificialAnalysis 数据，其智力分 57、单次任务成本 $0.045，位于帕累托前沿线，击败了包括 DeepSeek V4 Flash 在内的多个竞品。实测中，它在 14 项 Benchmark 里赢了 11 项，视觉能力碾压，Coding 与 Agentic 端也表现优异。
成本与算力
- 价格方面，GLM-5.3-Flash 输入 0.8 元/百万 Token，输出 2.8 元/百万 Token。虽然单价略高于 DeepSeek V4 Flash，但因其多尝试提升准确率的机制与高缓存命中率，实际成本差距可控。
- 该模型全程跑在国产 AI 芯片上，曾在 OpenRouter 匿名跑出一周 Token 量第一的成绩。
实测复刻能力
作者通过多轮任务验证了其从 0 到 1 的构建能力：
- 网页复刻：
- 图生网页：仅凭一张截图（甚至视频截图），GLM-5.3-Flash 能 1:1 还原左侧边栏、底部导航、配色及地图功能，甚至能自动调用 ffmpeg 拆帧分析视频画面。
- 链接生网页：提供 GitHub 链接，20 分钟内复刻出高仿真的 GitHub 界面，细节到位。
- UI 与 3D 生成：
- 仅用一句话 Prompt，生成了具有电影级 HUD 视觉效果的 JARVIS 赛博朋克仪表盘，包含全息光环、粒子效果和实时对话窗口。
- 进一步要求转为 3D 交互项目后，它将静态球体变为可鼠标拖拽、带景深动效的 3D 能量球，审美保持在线。
- 3D 游戏复刻：
- 提供 Krunker（像素风 FPS）官网链接，模型在一个多小时内完成了游戏逻辑、3D 场景、移动、射击及碰撞检测的编写。虽然后续花费一小时修复了按键反向等 Bug，但核心逻辑一遍通过，且包含音效和随机敌人生成，完成度极高。
总结
GLM-5.3-Flash 并非“跑分强、实战弱”的模型，特别是在前端代码生成和复杂交互复刻上表现出色，适合用于降低 Coding 和 Agent 任务的日常成本。
所属事件:GLM-5.3 Flash 实测刷屏：性能对标 GPT-5.6、成本仅美分级(7 条相关)→
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