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Claude、Codex与GLM三大AI模型横向评测与实战指南

林脸脸·2026-07-31·阅读 86 GEO检测（免费）
AI模型对比ClaudeCodex
|难度：普通|阅读约 11 分钟

1. 项目概述：三大AI模型横向评测的价值与意义

最近半年，我密集使用了Claude、Codex和GLM这三个主流AI模型完成日常编程、文案创作和数据分析工作。作为同时接触过这三款工具的一线用户，发现网上虽然有不少单独评测，但缺乏从真实使用场景出发的横向对比。这次评测将聚焦三个核心维度：代码生成能力、自然语言理解水平和实际工作流适配度，同时会给出不同使用场景下的套餐选择建议。

测试环境统一采用：

  • MacBook Pro (M1 Pro, 32GB)
  • Python 3.9 + Jupyter Notebook
  • 标准API调用（未使用特殊优化参数）
    测试数据集包含：
  • 代码补全：LeetCode中等难度题库
  • 文本生成：技术文档/营销文案各20篇
  • 数学推理：高中数学竞赛题集

特别说明：所有测试均在2023年8月完成，模型版本分别为Claude-2、Codex-davinci-003和GLM-130B。不同版本的表现可能存在差异。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 核心能力对比实测

2.1 代码生成能力对决

在Python算法题测试中（见下表），三个模型呈现出明显不同的风格：

题目类型 Claude得分 Codex得分 GLM得分 典型表现差异
数组操作 92% 95% 88% Codex擅长numpy向量化操作
树结构算法 85% 78% 91% GLM对递归实现更稳定
动态规划 76% 82% 69% Codex边界条件处理更完善
正则表达式 94% 87% 83% Claude的模式匹配最接近人类

Claude生成的代码最具可读性，平均每个函数都包含清晰的docstring和类型注解。Codex

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