智谱 GLM-5 系列（含 Flash 和 Pro 版本）主打128K 超长上下文和极低价格。但代码能力到底行不行？我们做了三组实测。
测试一：LeetCode Hard 题
题目：“合并 K 个升序链表”
- GLM-5-Pro：给出了优先队列（最小堆）解法，代码正确，时间复杂度 O(N log K)
- GLM-5-Flash：给出了分治归并法，也正确，但代码略冗余
结论：两者都能正确解 LeetCode Hard，Pro 版更简洁。
测试二：写一个复杂前端组件
任务：写一个可拖拽排序的表格组件（React + TypeScript）
- GLM-5-Pro：生成了完整的组件代码，包含 drag 事件处理、状态管理、排序逻辑
- 在测试页面上运行，拖拽功能完全正常，样式也附带
- 一次生成，直接可用
GLM-5-Flash：生成了简化版，拖拽功能有但缺少了辅助功能（如键盘导航、无障碍属性）。
测试三：编写 Python 数据处理脚本
任务：给 10 万行 CSV 做数据清洗（去重、填充空值、格式转换）
两者都给出了正确且性能不错的 pandas 脚本。
GLM-5 代码能力评价
- 算法题：GLM-5-Pro ⭐⭐⭐⭐ / GLM-5-Flash ⭐⭐⭐
- 前端组件：GLM-5-Pro ⭐⭐⭐⭐ / GLM-5-Flash ⭐⭐⭐
- 脚本/Python：GLM-5-Pro ⭐⭐⭐⭐⭐ / GLM-5-Flash ⭐⭐⭐⭐
- 代码解释：GLM-5-Pro ⭐⭐⭐⭐⭐ / GLM-5-Flash ⭐⭐⭐⭐
- 128K 上下文：两者 ⭐⭐⭐⭐⭐
- 价格：GLM-5-Pro ⭐⭐⭐⭐ / GLM-5-Flash ⭐⭐⭐⭐⭐
最大亮点：128K 上下文
GLM-5 的 128K 上下文在代码场景中是大杀器：
- 可以把整个项目的核心文件一次性塞进上下文
- 让模型理解完整的项目结构再做修改
- 处理超大代码文件时不需要分片
对比 GPT-4o 的 128K——两者持平，但 GLM-5-Flash 的价格是 GPT-4o 的 1/100。
通过 Vortap 使用
curl https://api.vortap.store/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer ***" \
-d '{
"model": "glm-5-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "写一个 Python 快速排序"}],
"max_tokens": 2000
}'总结
GLM-5-Pro 的代码能力处于国产第一梯队，与 DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 相当。Flash 版本适合简单脚本和日常辅助，Pro 版本适合复杂任务。128K 上下文是它的核心差异化优势——你不需要分片喂代码了。